对于一维信号，比如声信号，地震信号，振动信号等，一般选取的特征如下：

时域特征

时域特征提取 - Data螺丝钉的文章 - 知乎

频域特征：

信号进行频域分析，能提取哪些特征，有什么物理意义呢？ - Xinquan的回答 - 知乎

能量特征（比如小波包子频带能量）

分形特征

熵特征

XSpecEn：两个序列之间的交叉谱熵(cross-spectral entropy)

XSampEn：两个序列之间的交叉样本熵（cross-sample entropy）

参考论文：Physiological time-series analysis using approximate entropy and sample entropy

XPermEn：两个序列之间的交叉排列熵（cross-permutation entropy）

参考论文：The coupling analysis of stock market indices based on cross-permutation entropy

XMSEn：两个序列之间的多尺度交叉熵（multiscale cross-entropy）

参考论文：Multiscale cross entropy: a novel algorithm for analyzing two time series

XK2En：两个序列之间的交叉Kolmogorov熵（cross-Kolmogorov (K2) entropy）

XFuzzEn：两个序列之间的交叉模糊熵（cross-fuzzy entropy）

参考论文:Cross-fuzzy entropy: A new method to test pattern synchrony of bivariate time series

XDistEn：两个序列之间的交叉分布熵（cross-distribution entropy）

参考论文:Analysis of financial stock markets through the multiscale cross-distribution entropy based on the Tsallis entropy

XDistEn：两个序列之间的交叉条件熵（corrected cross-conditional entropy）

参考论文:Conditional entropy approach for the evaluation of the coupling strength

XApEn：两个序列之间的交叉近似熵（cross-approximate entropy）

参考论文:Randomness and degrees of irregularity

SyDyEn：符号动力熵（symbolic dynamic entropy）

参考论文:A fault diagnosis scheme for planetary gearboxes using modified multi-scale symbolic dynamic entropy and mRMR feature selection.

SpecEn:单一序列的谱熵（spectral entropy）

参考论文：A spectral entropy method for distinguishing regular and irregular motion of Hamiltonian systems.

SlopEn：斜率熵（Slope Entropy）

SampEn2D：数据矩阵的二维样本熵（bidimensional sample entropy of a data matrix）

SampEn：单一序列的样本熵（sample entropy）

rXMSEn：细化多尺度交叉熵（refined multiscale cross-entropy）

PhasEn：相位熵（phase entropy）

PermEn2D：二维排列熵（ bidimensional permutation entropy）

IncrEn：增量熵（increment entropy）

hXMSEn：两个序列的层次交叉熵（hierarchical cross-entropy）

GridEn：网格分布熵（gridded distribution entropy）

EspEn2D：二维Espinosa 熵（bidimensional Espinosa entropy）

DispEn2D：二维色散熵（bidimensional dispersion entropy）

cXMSEn：复合多尺度交叉熵（composite multiscale cross-entropy）

CoSiEn：余弦相似熵（cosine similarity entropy ）

BubbEn：气泡熵（bubble entropy）

AttnEn：注意力熵（ attention entropy）

时频域特征

多分辨分析在信号处理中的应用-第1篇 - <em>哥廷根数学学派</em>的文章 - 知乎

对于图像来说：

SIFT，SURF，HOG，DOG，LBP特征等

还有深度学习黑箱特征

此外，还有比较优秀的小波散射特征，大杀器

小波散射网络初级探索 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎