¿Cómo se usa el procesamiento de señales en la extracción de datos de sensores?

Bueno, depende de lo que intentes hacer.
No se genera señal sin un sistema en su lugar. Los sensores están ahí solo para capturar los datos. Los sistemas pueden ser sistemas naturales (Ej. Temperatura de superficie de los océanos) o sistemas hechos por el hombre (Ej. Procesos de fabricación) o simplemente datos muestreados (Ej. Precios de acciones).
La hipótesis es “La mayoría de los fenómenos que ocurren en un proceso / sistema se capturan como diferentes componentes de frecuencia de la señal”.
Es esta noción la que ayuda en el proceso de minería de datos.
Por ej .:
Digamos que tiene un proceso que tiene un sensor de temperatura que genera una señal. Esta señal no es más que temperaturas capturadas por unidad de tiempo por segundo (muestreo).
Suponga que su proceso es fabricar un producto. Ahora el proceso es repetitivo; así que si fabrica 100 de estos productos, entonces tiene 100 señales de series de tiempo.
Ahora desea clasificar cuáles de estos productos son buenos y malos. Y lo único que tienes son señales de series de tiempo.
Luego, de cada serie de tiempo, puede extraer características y crear su propio vector de características y usar cualquier algoritmo de clasificación estándar para clasificar un producto como bueno o malo.

Es esta extracción de características donde el procesamiento de señales sirve como herramienta.
Según lo que está tratando de lograr y la señal dada, se puede usar cualquiera de las siguientes herramientas de procesamiento de señal para la extracción de características.
1. Transformadas de Fourier.
2. Transformaciones de onda.
3. Distribuciones Wigner-Ville.
4. Descomposición del modo empírico.

Todas las herramientas anteriores dan frecuencias / bandas de frecuencia como salida. Y cada frecuencia en una señal corresponde a un fenómeno particular que ocurre en un sistema.
Básicamente, en el ejemplo anterior, realizamos la clasificación de series de tiempo utilizando técnicas de procesamiento de señales.
El procesamiento estadístico de señales tiene muchos usos, por ejemplo, análisis de sistemas. análisis de causa raíz, pronósticos, etc.