A internet das coisas ou internet of things (iot) apresenta a visão de conectar coisas do mundo real com o mundo digital através da internet. as coisas são embarcadas com tecnologias que as transformam em dispositivos inteligentes, sensores e atuadores que lhes permitem interagir com o ambiente, e estes contam com um sistema de comunicação para conectá-los com outros dispositivos, serviços ou servidores. a transmissão do estado atual e das amostras coletadas dos sensores em um dispositivo da iot é uma tarefa fundamental na maioria das aplicações, porém é um dos maiores desafios para a iot atualmente. o uso do sistema de comunicação é uma das principais fontes de consumo energético do dispositivo. considerando que os dispositivos tendem a ter limitações energéticas, soluções que permitam reduzir a utilização do sistema de comunicação são essenciais para melhorar o desempenho e tempo de vida do sistema. a coleta de amostras por parte do dispositivo e seu envio, além dos custos causados pelo transporte, gerenciamento, processamento e armazenamento destes, podem afetar a viabilidade de projetos de iot, assim, soluções de compressão de dados (cd) se fazem necessárias. os mecanismos de cd representam os dados de uma forma comprimida e, posteriormente, com um processo de descompressão, se pode recuperar os dados originais. existem algoritmos sem perda nos quais os dados originais podem ser completamente recuperados e, com perda, nos quais só é possível recuperar uma aproximação destes. os algoritmos com perda têm uma complexidade computacional menor, além de conseguir representar os dados com uma menor quantidade de dados. a presente dissertação tem como objetivo projetar mecanismos de compressão de dados com perdas capazes de serem executados em ambientes com capacidades de processamento e memória principal extremamente limitados, como são os dispositivos utilizados na iot. considerando as propostas verificadas nos trabalhos relacionados , o método swinging door trending (sdt) é o estudado. o sdt é um método de interpolação linear que tem uma complexidade computacional igual a o(1). o sdt demanda a definição de um parâmetro de tolerância que é um mecanismo comum nos algoritmos de cd com perda, quando estes parâmetros são escolhidos incorretamente podem reduzir o nível de compressão ou incrementar o erro o suficiente para que os dados originais fiquem irreconhecíveis. desta forma, a proposta da dissertaço é adicionar uma etapa de autoajuste e autodefinição do parâmetro de tolerância utilizando como estudo de caso o sdt. o foco da dissertação são os dados dos sensores coletados pelo dispositivo, o comportamento do sinal coletado em cada dispositivo sera utilizado como base para a etapa de autoajuste e autodefinição. os algoritmos de cd com perdas são avaliados considerando a taxa de erro e de compressão que permitem avaliar o desempenho dos algoritmos. uma métrica de avaliação chamada de critério de compressão (cc) baseada no f-score é proposta como métrica de qualidade e de seleção dos parâmetros em algoritmos com perdas. os resultados mostram que os mecanismos propostos funcionam adequadamente com o sdt, conseguindo bons resultados em termos de compressão e erro, sem aumentar a complexidade computacional do algoritmo a ser executado no dispositivo.