Discriminação em tempo real de sinais de peixes elétricos pulsadores usando FPGAs

• Autor(a) principal: Matias, Paulo
• Data de Publicação: 2016
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-01042016-144148/
• topic: Electronic instrumentation; FPGA; FPGA; Instrumentação eletrônica; Neurobiofísica; Neurobiophysics; Peixes elétricos pulsadores; Pulse-type electric fish; Real-time; Tempo real

Peixes elétricos de campo fraco comunicam-se por meio de descargas elétricas de forma de onda estereotipada, variando somente o intervalo entre pulsos de acordo com a informação a ser transmitida. Esse mecanismo de codificação é similar ao encontrado em diversos circuitos de neurônios conhecidos, o que torna esses animais excelentes modelos para o estudo de sistemas de comunicação naturais, permitindo experimentos que envolvem tanto aspectos comportamentais como neuroetológicos. É um desafio realizar análises de dados coletados de mais de um peixe nadando livremente, pois os padrões de descargas de órgão elétrico (DOE) dependem da posição dos animais e de suas orientações com relação aos eletrodos de medida. Contudo, como cada peixe emite uma forma de onda de DOE característica, ferramentas computacionais podem ser empregadas para associar cada DOE ao respectivo peixe. Neste trabalho, descrevemos um método computacional capaz de reconhecer DOEs de pares de peixes usando vetores de características normalizados, obtidos aplicando a transformada de Fourier e a transformada complexa de dupla árvore de pacote wavelet. Empregamos máquinas de vetores de suporte como classificadores, e um algoritmo de regra de continuidade permite resolver problemas causados por DOEs sobrepostas e saturação de sinais. Procedimentos de validação com Gymnotus sp. mostraram que as DOEs podem ser atribuídas corretamente a cada peixe com apenas dois erros por milhão de descargas. Para permitir que esse processo de discriminação ocorra em tempo real, implementamos uma arquitetura de hardware dedicada e maciçamente paralela em um field programmable gate array (FPGA) para executar a etapa de maior esforço computacional do algoritmo de discriminação. Como resultado, obtivemos um sistema híbrido de hardware e software de tempo real que foi capaz de atender a um requisito de latência máxima de 1 ms, o que permite mimetizar o tempo de resposta de importantes sistemas sensoriais elétricos de Gymnotus sp. Com o auxílio de nossa instrumentação, diversos experimentos com realimentação poderão ser propostos, permitindo que um modelo computacional interaja com dois peixes em uma preparação in vivo naturalística.