Resumo
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.