Medición y procesamiento avanzado de indicadores de ruido en zonas críticas localizadas dentro del Distrito Federal

Abstract

En el presente trabajo de tesis se presenta un modelo computacional desarrollado en ambiente de programación gráfico LabView versión 8.2 y MatLab 2008, consta de dos módulos el primero de los cuales realiza el procesamiento estadístico y espectral de los datos adquiridos, y el segundo un procesamiento neuronal. Tiene por objeto de estudio el ruido ambiental producido por diversas fuentes y puede ser destinado a la adquisición, almacenamiento, procesamiento y análisis avanzado de señales de ruido ambiental. Se realiza la adquisición de señales de un sistema de monitoreo permanente que muestrea la señal de ruido a 25 KHz proporcionando la información requerida para el análisis espectral de los patrones de ruido ambiental originada a partir de uso de filtros de ponderación A o C. Para hacer más accesible la tarea de medición, comparación y análisis de datos se hace uso de una división del espectro audible en bandas de octava. Los niveles sonoros continuos equivalentes registrados cada hora en los nodos permiten la identificación de los efectos nocivos a la salud que el ruido urbano puede ocasionar. Los niveles de ruido, dependiendo del nodo analizado, son caracterizados como patrones regulares o irregulares mediante el módulo de procesamiento neuronal, teniendo un nivel de identificación de alrededor del 75%. Dadas las normas actuales de medición de ruido urbano, una problemática ambiental mundial de gran importancia, del Distrito Federal de la ciudad de México los dispositivos de medición utilizados en los nodos (micrófono, preamplificador, tarjeta de adquisición de datos y computadora industrial) se han calibrado a clase 1 para los diez puntos de medición seleccionados con base en las actividades sociales que acontecen en las distintas zonas de la delegación Cuauhtémoc. Se realizó una recopilación bibliográfica de los posibles efectos del ruido en el ser humano y sus espectros causantes, ésta recopilación condujo a la identificación de patrones de ruido nocivos a la salud y al confort que permiten a las autoridades actuar en mejoras a las normas oficiales y estatales vigentes así como colaborar a la ecología urbana. // This thesis presents a computational model developed in a graphical programming environment LabView version 8.2 along with MatLab 2008, it has two modules, the first of which performs the statistical processing and spectral data acquired, and the second a neural processing. It aims to study the environmental noise from different sources which can be used for acquisition, storage, processing and advanced signal analysis of noise pollution. It performs the signal acquisition of a permanent monitoring system that samples the noise signal to 25 KHz providing the information required for spectral analysis of patterns of environmental noise as a result of the use of weighting filters A or C. To make the task more accessible for measurement, comparison and analysis makes use of a division of the audible spectrum into octave bands. The equivalent continuous sound levels recorded every hour on the nodes allows the identification of adverse health effects that urban noise can cause. The noise levels, depending on the node analyzed, are characterized as regular or irregular patterns by neural processing module, taking identifying a level of about 75%. Given the current standards of urban noise measurement, a global environmental problem of great importance, the Federal District of Mexico City the measuring devices used in the nodes (microphone, preamplifier, data acquisition card and industrial computer) have calibrated to Class 1 for the ten measurement points selected based on social activities that occur in different parts of Cuauhtémoc delegation.