다음 으로 , 상기 측정 된 음향 신호 로부터 주파수 차원 ( Frequency Dimension ) 의 특징 을 추출 한다 . 이 를 위해 먼저 음향 신호 를 푸리 에 변환 또는 웨이 블릿 변환 을 통해 주파수 성분 별 수치 값 으로 변환 한다 . 여기 서 , 푸리 에 변환 은 시간 영역 ( Time Domain ) 에서 샘플링 된 신호 값 을 , 주파수 영역 ( Frequency Domain ) 에서 의 주파수 성분 별 크기 ( amplitude ) 와 위상 ( phase ) 으로 변환 한다 . 또한 , 웨이 블릿 변환 은 시간 영역 의 신호 값 을 주파수 영역 의 저주파 성분 에 관한 근사 값 계수 ( Approximation coefficients ) 및 고주파 성분 에 관한 세부 값 계수 ( Detail coefficients ) 로 변환 한다 . 다음 으로 , 주파수 영역 으로 변환 된 수치 값 중 에서 , 기계 가 정상 동작 하 는 상태 와 결함 상태 를 비교 하 기 용이 한 패턴 을 특징 으로 추출 한다 . 보다 구체 적 으로 , 주파수 성분 중 에서 도 기계 상태 를 분류 하 는 데 불 필요 하 거나 , 기타 잡음 과 관련 되 는 성분 에 대해서 는 대역 필터 ( Band - pass filter ) 를 통해 걸러낼 수 있 다 . 그리고 데이터 이산화 ( Discretization ) 또는 양자 화 ( Quantization ) 을 통해서 , 이웃 하 는 주파수 성분 별 크기 를 일정 구간 또는 몇 개 의 지점 으로 분할 한 뒤 묶 어서 대표 적 인 값 ( 예 : 평균값 , 중앙값 , 최대 값 , 최소 값 등 ) 으로 병합 할 수 있 다 .