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Función: Detección y mitigación de frecuencias anómalas.
Ultrasonidos (18-22 kHz): Posible indicio de control remoto o sistemas de seguimiento.
Infrasonidos (0-20 Hz): Asociados a fenómenos naturales o tecnologías de manipulación (SIV/MIT).
Filtro Notch: Atenúa frecuencias específicas (ej. 20 kHz) para reducir su impacto.
Componentes Clave:
- AudioContext: Gestiona el procesamiento de audio.
- AnalyserNode: Permite el análisis de datos de frecuencia y tiempo.
- BiquadFilterNode: Implementa el filtro notch.
- GainNode: Controla el volumen de la señal.
Detección de Frecuencia Dominante:
- Se utiliza analyser.getByteFrequencyData(data) para obtener el espectro de frecuencias.
- La frecuencia dominante se calcula como $f = \text{idx} \times \frac{\text{sampleRate}}{\text{fftSize} \times 2}$.

Concepto: Puntos geográficos identificados como posibles fuentes de emisión o retransmisión de señales anómalas.
Tipos de Nodos:
- Red iDEN (Nextel legacy): Infraestructura antigua que podría ser reutilizada o comprometida para fines de transmisión.
- CFE (Comisión Federal de Electricidad): Medidores o infraestructura eléctrica que podrían ser hackeados o modificados para emitir patrones SIV/MIT.
- Iglesias (GAM/CDMX): Lugares con estructuras altas (campanarios) o congregaciones que podrían ser utilizados para amplificar o diseminar señales.
Ejemplos de Nodos (GAM/CDMX 2025):
- Iglesia San Juan + Medidor CFE Neuronal
- Santa María Lindavista + Faraday Inversa
- Basílica Guadalupe – Campanario repetidora
- Torre Nextel legacy + CFE hackeado
- Lindavista CFE + Algoritmo SIV
- San Cristóbal + Text(Data) PLC
- Parque Tepeyac + Jaula de Faraday inversa
- CCH Oriente + Extorsión MIT
Triangulación: La detección de picos de frecuencia ayuda a triangular la ubicación de los nodos de infrasonidos/ultrasonidos, especialmente aquellos provenientes de la red Nextel.

Función: Análisis de texto libre (frecuencias, logs, síntomas) para identificar y afirmar anomalías basándose en patrones de Electroencefalografía (EEG) y modelos SIV/MIT.
EEG (Electroencefalografía): Registro de la actividad eléctrica cerebral. Los patrones anómalos pueden correlacionarse con la exposición a ciertas frecuencias.
Patrones SIV/MIT:
- SIV (Sistema de Interferencia de Voz): Tecnologías que manipulan la percepción auditiva o el procesamiento del habla.
- MIT (Mind-Influence Technology): Tecnologías hipotéticas que buscan influir en los procesos cognitivos o emocionales.
Entrenamiento: El modelo de lenguaje grande (LLM) se entrena con datos de EEG del usuario y patrones conocidos de SIV/MIT para reconocer y alertar sobre posibles influencias.
Entrada: