Novo método para assinatura e identificação de sinais de eletrocomunicação de peixes elétricos de campo fraco da espécie Gymnotus carapo

• Ano de defesa: 2011
• Autor(a) principal: Matias, Paulo
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Aprendizagem de máquina; Electrocommunication; Electrofisiology; Eletrocomunicação; Eletrofisiologia; Instrumentação científica; Machine learning; Processamento de sinais; Scientific instrumentation; Signal processing
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-03052011-164310/

Desenvolvemos um método capaz de reconhecer assinaturas de descargas do órgão elétrico de peixes de campo elétrico fraco da espécie Gymnotus carapo. A assinatura de um peixe é computada com base no espectro de frequências de suas descargas, extraído por meio de uma transformada de Fourier, ou com base em uma análise tempo-frequência das mesmas, realizada por meio de uma transformada complexa de dupla árvore de pacote wavelet. Com o auxílio de uma máquina de vetores de suporte, um método de classificação supervisionada, utilizamos essas assinaturas para identificar, com boa precisão (estimada em 96%), o peixe de origem de cada descarga de órgão elétrico recebida durante uma aquisição com dois peixes movimentando-se livremente em um mesmo aquário.