Spikelet: uma nova transformada wavelet aplicada ao reconhecimento digital de padrões, em tempo real, de spikes e overlaps em sinais neurofisiológicos do campo visual da mosca

Abstract

A presente tese descreve a construção de uma nova transformada wavelet, aqui chamada de SPIKELET, que, combinada com um algoritmo proposto, é aplicada no reconhecimento computacional de padrões em spikes (picos) e spikes sobrepostos (overlaps) encontrados no sinal digitalizado correspondente às reações do neurônio H1 do cérebro de uma mosca de ordem Diptera, que é sensível aos estímulos visuais do meio externo. O algoritmo fornece, além do formato do sinal encontrado, o ''instante'' em que ele ocorreu, sendo que a implementação é feita, inclusive, em tempo-real, com o uso de um DSP. This thesis describes the construction of a new wavelet transform, that is called SPIKELET, which is used together with a proposed algorithm, for spikes and overlaps pattern recognition, in a digitalized signal corresponding to the H1 visual neuron action potential from a Diptera's fly brain. The algorithm provides both the shape of the identified signal and the ''instant'' of time it happened. The implementation is also done in real time, using a DSP.