特征提取是数据降维的过程，通过优化，减少原始数据的数量，提高数据的可用性。大型数据集需要大量计算资源来处理，而特征提取可以有效地减少需要处理的数据量，同时仍能准确描述原始数据集。
特征提取是将原始数据转换为数字特征的过程，保留关键信息。经过处理后，可获得更准确的结果。
与特征选择不同的是，特征选择保留了原始特征的子集，而特征提取创建了全新的特征。
可以手动或自动进行特征提取。
手动特征提取需要识别和描述与特定问题相关的特征，并实施提取这些特征的方法。
自动特征提取涉及利用专门的算法或深度网络从信号或图像中自动提取特征，无需人工干预。
经过研究，工程师和科学家已经开发出用于图像、信号和文本的特征提取方法。
当需要在不丢失重要信息的情况下减少处理所需的资源数量时，特征提取非常有用。特征提取还可以减少给定分析的冗余数据量，这可以提高机器学习和泛化步骤的速度。
特征提取还有以下作用：
1.自动编码器
自动编码器目的是无监督学习高效的数据编码。特征提取用于识别数据中的关键特征以进行编码，方法是从原始数据集的编码中学习以推导出新的特征。
2.词袋
词袋是一种自然语言处理技术，它提取句子、文档、网站等中使用的单词，并按使用频率对其进行分类。这种技术也可以应用于图像处理。
3.图像处理
算法用于检测数字图像或视频中的形状、边缘或运动等特征。随着深度学习的兴起，特征提取主要被用于图像数据的处理。
图像数据的特征提取涉及以紧凑特征向量的形式表示图像的关键部分。过去，这是通过专门的特征检测、特征提取和特征匹配算法来实现的。如今，随着深度学习在图像和视频分析的应用，加之算法能力的提升，已经跳过了特征提取步骤。
不过无论使用哪种方法，图像配准、对象检测和分类以及基于内容的图像检索等计算机视觉应用都需要图像特征的有效表示。
由于高数据率和信息冗余，直接使用原始信号训练机器学习或深度学习通常会产生较差的结果。而先通过特征提取识别信号中最具辨别力的特征，就可以让机器学习或深度学习算法更容易地使用这些特征。
在分析信号和传感器数据时，可以应用脉冲和转换指标、测量信噪比(SNR)、估计谱熵和峰度以及计算功率谱进行特征提取。
可以使用时频变换，例如短时傅里叶变换(STFT)，作为机器学习和深度学习模型中训练数据的信号表示。例如，卷积神经网络(CNN)通常用于图像数据，并且可以成功地从时频变换返回的2D信号表示中进行学习。
还可以使用其他时频转换，具体取决于具体应用。例如，恒定Q变换(CQT)提供对数间隔的频率分布；连续小波变换(CWT)通常可有效识别非平稳信号中的短暂瞬变。
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