SLCM - um novo extrator de características para aplicações embarcadas de classificação de padrões em sinais elétricos

Abstract

Técnicas de extração de atributos de imagem vem sendo utilizadas em diversos trabalhos para extração de atributos de sinais, dentre os principais, o GLCM. Devido a serem algoritmos desenvolvidos para imagens, a principal abordagem utilizada por estes trabalhos é a conversão do sinal em imagem. Esta etapa de conversão acarreta consumo de memória para guardar a matriz da imagem. Tendo em vista este problema, este trabalho descreve uma abordagem para utilização dos cálculos estatísticos do GLCM em sinais no tempo, sem que haja a necessidade de transformação do sinal de entrada em imagem, reduzindo consumo de memória. Denominamos esta técnica como SLCM, Signal Level Co-ocurrence Matrix. Os experimentos foram embarcados na plataforma STM32F429ZI, que utiliza um microcontrolador Arm Cortex-M4. Os resultados obtidos demonstram redução de 46% no consumo de memória volátil quando comparado a outras técnicas na literatura, sem que estas mudanças afetem significativamente a capacidade de diagnóstico do classificador.