Ultimate Ghost Detector Real

أداة قوية للتحقيقات الخارقة مع مسجل EMF و EVP حقيقي

يعد هذا التطبيق أداة قوية تستخدم مستشعرات الجهاز لتزويد المحققين والمتحمسين للخوارق ببيانات وميزات قيمة.

بعد نجاح Ultimate EMF Detector مع أكثر من 2.5 مليون عملية تنزيل، قررنا إنشاء تطبيق مصمم خصيصًا للأشخاص المهتمين بالظواهر الخارقة.

هناك 5 أوضاع رئيسية:

1) EMF Advanced: كاشف ومحلل مجال EM مع أصوات الرسوم البيانية والمزيد.

2) EMF Simple: كاشف المجال EM مع واجهة مستخدم بسيطة تعرض شريط LED أو مقياسًا تناظريًا.

3) مسجل EVP: مسجل الصوت يستخدم لالتقاط الصوت ليتم تحليله لـ EVP.

4) كاشف الحركة: كاشف الحركة والاهتزازات مع الرسوم البيانية والمزيد يستخدم للكشف عن الاهتزازات الدقيقة على الطاولات والأثاث وما إلى ذلك

5) مقياس متعدد: مزيج من أوضاع EMF والحركة وEVP التي توفر جميع البيانات في وقت واحد. يحتوي هذا الوضع على ميزة تسجيل EVP تلقائيًا عند تشغيل إنذار صوتي.

يمكن تسجيل جميع البيانات والمجالات الكهرومغناطيسية والحركة والصوت باستخدام المسجلات المضمنة.

تشمل وحدات القياس وحدات ميكروتسلا وجاوس ومتري وإمبريالي.

تشتمل الميزات الإضافية على مصباح يدوي وزر كاميرا سريع التشغيل بالإضافة إلى رادار وبوصلة وأشرطة xyz ورسوم بيانية وإبر ومصابيح LED وأجهزة إنذار صوتية متعددة مع اهتزاز والمزيد.

يجب عليك تجربة خيار EMF Strength Sound (Radar) على EMF Advanced للحصول على مؤشر صوت متكيف.

هذا التطبيق قابل للتخصيص بخلفيات وألوان مختلفة.

يمكنك استخدام هذا التطبيق لاكتشاف التغيرات في المجال المغناطيسي حول الجهاز، ومراقبة الاهتزازات وتسجيلها والتقاط الصوت لتحليله للحصول على EVP. ومن الناحية النظرية، يمكن أن تكون هذه البيانات مفيدة في البحث عن الأشباح والكيانات والظواهر الخارقة.

هذا التطبيق حقيقي 100% مما يعني أنه يوفر بيانات حقيقية مباشرة من أجهزة الاستشعار دون التلاعب بها أو إضافة تأثيرات وهمية.

لاحظ أن هذا التطبيق يستخدم المستشعر المغناطيسي. إذا لم يكن هاتفك يحتوي على هذا المستشعر، فلن يعرض التطبيق أي قياسات. إذا قمت بفتح التطبيق وكانت القراءات 0، فهذا يعني أن هذا التطبيق لا يمكنه العمل على هاتفك. تجنب أيضًا وضع هاتفك بالقرب من الأجهزة الكهربائية القوية مثل محولات الطاقة حيث قد يؤدي ذلك إلى تلفه. استخدام على مسؤوليتك الخاصة.

سياسة الخصوصية:

mreprogramming.github.io