Grafos e redes complexas vêm sendo utilizados para representar os mais diversos sistemas, podendo revelar informações ou características extras em relação ao sistema representado. No ramo da eletrônica, existem diversos circuitos eletrônicos com funções complementares, dentre eles, destacam-se os circuitos amplificadores eletrônicos. No presente trabalho, objetiva-se o estudo, desenvolvimento e aplicação de um programa computacional para o auxílio na obtenção de grafos com base em imagens dos circuitos, com nós e arestas devidamente nomeados e com formato de saída padrão para leitura em outras plataformas ou bibliotecas dedicadas para grafos e/ou redes complexas como, por exemplo, iGraph. Como objetivo complementar, estuda-se os grafos obtidos através de métricas selecionadas, com a finalidade de identificar características que possam auxiliar na identificação dos parâmetros divergentes em cada rede ou circuito. Com isso, desenvolve-se as métricas no ambiente de programação e extrai as medidas pertinentes de cada grafo. Dentre os resultados, observou-se que grafos baseados em circuitos amplificadores eletrônicos apresentam distâncias mínimas médias dentro da faixa entre 1.5 e 3, além de apresentarem uma correlação negativa entre métricas que mensuram complexidade frente à medida de matching index. Com base na representação dos dados no espaço Análise de Componentes Principais (PCA), constatou-se que as medidas que mensuram alguma forma de complexidade (como a quantidade de arestas ou grau hierárquico), são as mais relevantes para caracterização dos grafos derivados dos circuitos amplificadores eletrônicos. A partir dos resultados obtidos por um classificador não-supervisionado, com base nas métricas utilizadas, observou-se uma predominante adjacência entre os circuitos analisados.

Complex networks and graphs have been used to represent the most diverse systems, revealing important information or characteristics of the represented system. In the field of electronics, there are several electronic circuits with complementary functions, among them, electronic amplifier circuits stand out. In the present work, the main objective is the study, development and application of a computer program to help in obtaining graphs based on images, with nodes and edges properly named and with standard output format for reading on other platforms or libraries dedicated to graphs and/or complex networks such as iGraph. As a complementary objective, the graphs obtained through the measurement of selected metrics are studied, in order to identify characteristics that may help in the identification of divergent parameters in each network or circuit. The metrics are developed in the programming environment, allowing the quantification of relevant measures in each graph. Among the results, it was observed that graphs based on electronic amplifier circuits present minimum average distances within the range between 1.5 and 3, in addition to presenting an inverse proportionality between metrics that measure complexity against the matching index measure. Based on the representation of data in the Principal Component Analysis (PCA) space, it was found that metrics that measure some form of complexity (such as the number of edges or hierarchical degree) are the most relevant for graphs based on electronic amplifier circuits. In view of the results obtained by an unsupervised classifier, based on the metrics used, the circuits resulted mostly adjacent in the considered measurement space.