لتیم-آئن بیٹریاں اکثر اپنے ابتدائی مراحل میں مخصوص فریکوئنسیوں پر غیر معمولی آوازیں ظاہر کرتی ہیں، جیسے الیکٹرولائٹ گلنا یا الگ کرنے والا ٹوٹنا۔ آواز کا پتہ لگانے والی ٹیکنالوجی ابتدائی وارننگ فراہم کرنے کے لیے ان خصوصیت والے سگنلز کو پکڑ سکتی ہے۔ تاہم، صنعتی ترتیبات میں ماحولیاتی شور، جیسے مکینیکل کمپن، وینٹیلیشن کا سامان، اور عملے کی سرگرمی، آسانی سے غلط الارم یا چھوٹنے والے الارم کا باعث بنتی ہے، جو ٹیکنالوجی کے نفاذ میں رکاوٹ بننے والا ایک اہم چیلنج بن جاتا ہے۔
درست فریکوئینسی ڈومین فیچر نکالنا: شارٹ-ٹائم فوئیر ٹرانسفارم (STFT) یا ویولیٹ تجزیہ کے ذریعے، ساؤنڈ سگنل فریکوئنسی ڈومین میں گل جاتا ہے۔ بیٹری تھرمل رن وے سے متعلق خصوصیت والے فریکوئنسی بینڈز (مثلاً 2-10kHz) کو منتخب کیا جاتا ہے، جبکہ کم تعدد مکینیکل شور (<1kHz) and high-frequency environmental interference (>15kHz) کو فلٹر کیا جاتا ہے، جس سے سگنل-سے-شور کا تناسب بہتر ہوتا ہے۔
اڈاپٹیو تھریشولڈ ڈائنامک ایڈجسٹمنٹ: حقیقی وقتی ماحولیاتی شور کی نگرانی کے ساتھ مل کر، الارم کی حد کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کرنے کے لیے سلائیڈنگ ونڈو الگورتھم کا استعمال کیا جاتا ہے۔ شور کی چوٹیوں کے دوران حد بڑھ جاتی ہے (مثلاً، جب سامان شروع ہوتا ہے) اور کم-شور کے دورانیہ میں کمی واقع ہوتی ہے، توازن کی حساسیت اور غلط الارم کی شرح۔
اڈاپٹیو تھریشولڈ ڈائنامک ایڈجسٹمنٹ: حقیقی وقتی ماحولیاتی شور کی نگرانی کے ساتھ مل کر، الارم کی حد کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کرنے کے لیے سلائیڈنگ ونڈو الگورتھم کا استعمال کیا جاتا ہے۔ شور کی چوٹیوں کے دوران حد بڑھ جاتی ہے (مثلاً، جب سامان شروع ہوتا ہے) اور کم-شور کے دورانیہ میں کمی واقع ہوتی ہے، توازن کی حساسیت اور غلط الارم کی شرح۔
ملٹی-سینسر ڈیٹا فیوژن: ایک ملٹی-ماڈل پتہ لگانے کا نظام درجہ حرارت اور گیس سینسر کو ملا کر بنایا گیا ہے۔ جب صوتی اشارے بیک وقت درجہ حرارت میں اچانک اضافہ اور ضرورت سے زیادہ CO ارتکاز جیسی خصوصیات کے ساتھ ظاہر ہوتے ہیں، تو ایک الارم شروع ہو جاتا ہے، جو ایک شور کی مداخلت کی وجہ سے ہونے والے غلط فہمی کے خطرے کو کم کرتا ہے۔