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Séries temporais possuem grande aplicabilidade nos mais diversos cenários, incluindo os domínios científicos, agrícola, econômico, entre outros. Portanto, criar representações efetivas de uma série temporal é uma tarefa desafiadora, pois possibilita análises mais precisas e, consequentemente, obtenção de resultados e conclusões mais assertivas em diversas tarefas de aprendizado de máquina. Uma das principais tarefas associadas é a classificação, que pode ser realizada a partir de diferentes representações computacionais das séries temporais. Este trabalho tem como principal objetivo melhorar a eficácia de tarefas de classificação, utilizando uma representação das séries temporais obtida pelo algoritmo Beam Angle Statistics, um extrator de características de contorno baseado em estatísticas angulares.