Compressão de Vocalizações de Anuros para Classificação de Espécies Usando Redes de Sensores Sem Fio - Diaz, Javier J. M.; Colonna, Juan G.; Soares, Rodrigo B.; Nakamura, Eduardo F; Figueiredo, Carlos M. S. (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva (SBCUP), 2012)
Um dos problemas mais comuns em redes de sensores sem fio (RSSFs) é coletar dados suficientes para analisar um determinado fenômeno maximizando o tempo de vida da rede. Utilizando o exemplo de classificação de anuros (sapos e rãs), este trabalho mostra como é possível reduzir a quantidade de amostras coletadas sem comprometer a precisão da classificação. Para isso, é proposta uma metodologia utilizando Compressive Sensing (CS) que permite a reconstrução de sinais parcialmente coletados. Isto é feito utilizando uma base esparsa que represente as informações usadas pelo classificador. Mostramos como é possível manter uma taxa de classificação de cerca de 98% utilizando apenas 10% da informação original, além do impacto desta compressão no consumo de energia, na taxa de entrega e no atraso médio da rede.