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

• Main Author: Matias, Paulo
• Other Authors: Slaets, Jan Frans Willem
• Format: Others
• Language: pt
• Published: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP 2011
• Subjects: Aprendizagem de máquina; Electrocommunication; Electrofisiology; Eletrocomunicação; Eletrofisiologia; Instrumentação científica; Machine learning; Processamento de sinais; Scientific instrumentation; Signal processing
• Online Access: 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. === We developed a method capable of recognizing signatures of the electric organ discharges of the weakly electric fish Gymnotus carapo. The signature of a fish is computed based on the frequency spectrum of its discharges, extracted using a Fourier transform, or based on a time-frequency analysis, done using a dual-tree complex wavelet packet transform. With the aid of a support vector machine, a supervisioned classification method, we use these signatures to identify, with good precision (estimated at 96%), the source fish of each electric organ discharge received during an acquisition with two fish freely swimming in the same aquarium.