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Mémoire de Maîtrise
DOI
10.11606/D.76.2011.tde-03052011-164310
Document
Auteur
Nom complet
Paulo Matias
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Carlos, 2011
Directeur
Jury
Slaets, Jan Frans Willem (Président)
Cavalli, Angel Ariel Caputi
Silva Filho, Antonio Carlos Roque da
Titre en portugais
Novo método para assinatura e identificação de sinais de eletrocomunicação de peixes elétricos de campo fraco da espécie Gymnotus carapo
Mots-clés en portugais
Aprendizagem de máquina
Eletrocomunicação
Eletrofisiologia
Instrumentação científica
Processamento de sinais
Resumé en portugais
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.
Titre en anglais
Novel method for signature and identification of electrocommunication signals of the weakly electric fish Gymnotus carapo
Mots-clés en anglais
Electrocommunication
Electrofisiology
Machine learning
Scientific instrumentation
Signal processing
Resumé en anglais
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.
 
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Date de Publication
2011-05-06
 
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