机器学习算法需要特定形式的数据结构。信号带有许多的特征可用于区分不同的事物。构建预测模型时，这些特征作为预测输入。需要将原始数据转化为一组特征。特征是整个信号的简单 统计度量、形状的度量，如局部最大数目或波峰的宽度、相关性的度量或任何数量的其他度量。有针对声音、振动或心跳等周期信号的方法，这些方法一般把一个信号分解成若干个简单分量并确定各个分量对整个信号的贡献。可以把许多周期性信号表示为不同频率的正弦和余弦的组合。