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特征提取与选择

特征提取与选择是基于神经网络的故障诊断技术中的关键步骤。在故障诊断过程中，有效的特征提取和选择能够显著提高模型的性能，减少计算复杂度，并提高诊断的准确性。本节将详细介绍特征提取与选择的原理和方法，并通过具体的示例说明如何在实际应用中操作。

特征提取的原理

特征提取是指从原始数据中提取出能够有效表征系统状态或故障模式的特征向量。这些特征向量通常包括时间域特征、频域特征、时频域特征等。特征提取的目的是将高维的原始数据转换为低维的特征向量，以便于后续的神经网络模型进行处理。

时间域特征

时间域特征是从原始时间序列数据中直接提取的特征，常见的时间