特征提取：从原始数据中提取关键信息

特征提取是指从原始数据中提取出具有辨识意义的特征，以便进行后续的分析和处理。在机器学习、图像处理、信号处理等领域中，特征提取是非常重要的一步，因为原始数据通常包含大量的冗余和噪声，而特征提取可以将数据转换成更加紧凑、有意义的表示形式，从而使得后续的模型训练、分类、聚类等任务更加高效和准确。常用的特征提取方法包括统计特征、频域特征、时域特征、图像纹理特征、形态学特征等。