時間序列特徵：

統計特徵：例如平均值、中位數、標準差、最大值、最小值等，可以提供關於時間序列數據的基本統計信息。
時序特徵：例如趨勢、季節性、周期性等，可以揭示時間序列數據的變化模式。
滑動窗口特徵：利用滑動窗口的方式計算過去一段時間內的統計量，可以捕獲數據的趨勢和變化。
頻域特徵：

傅立葉變換：將時間域的信號轉換為頻域，可以獲得不同頻率成分的信息。
小波變換：結合了時間和頻率的特性，可以同時提取時間和頻域的特徵。
統計特徵：

統計分佈特徵：例如偏度、峰度等描述統計分佈形狀的特徵。
相關性特徵：例如相關係數、共變異數等描述變量之間相關性的特徵。
時序模型特徵：

利用ARIMA、Prophet等時序模型的參數作為特徵。
頻譜特徵：

利用信號的頻譜密度估計或其他頻域特徵。
特徵交互和多項式特徵：

將不同特徵進行組合，生成新的特徵，或者對原始特徵進行多項式轉換。
嵌入方法：

使用嵌入方法（如PCA、LLE等）來對特徵空間進行降維，提取重要的特徵。
信息增益和特徵選擇：

使用信息增益、基於樹的方法（如隨機森林）等進行特徵選擇。
特徵工程的目的是提取出最具代表性和信息量最大的特徵，以優化模型的性能。這需要結合對領域知識的理解和對數據的分析，並通過實驗來驗證特徵的有效性。在PHM中，良好的特徵工程是實現準確可靠的健康狀態預測的關鍵一環。