快速沃尔什变换怎么提取20个特征，并用PCA技术降维，matlab代码

提取FWHT变换后的20个特征，可以直接截取变换后向量的前20个元素，如下所示：

% 输入信号
x = randn(100, 1);

% FWHT变换
y = fwht(x);

% 提取前20个特征
feature_vector = y(1:20);

接下来，我们可以使用MATLAB自带的pca函数对特征向量进行降维处理。pca函数的输入是一个矩阵，每行表示一个样本，每列表示一个特征，因此我们需要将feature_vector转换为矩阵形式：

% 转换为矩阵形式
feature_matrix = repmat(feature_vector', size(x, 1), 1);

% PCA降维
[coeff, score, latent] = pca(feature_matrix);

其中，pca函数的输出包括三个部分：

- coeff：主成分（特征向量）矩阵，每列是一个特征向量；
- score：降维后的样本矩阵，每行是一个样本，每列是一个主成分得分；
- latent：特征值向量，表示每个主成分的方差。

在这里，我们只需要用到主成分得分（即降维后的特征向量），因此可以直接提取score的前20列作为最终的特征向量：

% 提取前20个主成分得分
pca_feature_vector = score(:, 1:20);

完整的MATLAB代码如下所示：

% 输入信号
x = randn(100, 1);

% FWHT变换
y = fwht(x);

% 提取前20个特征
feature_vector = y(1:20);

% 转换为矩阵形式
feature_matrix = repmat(feature_vector', size(x, 1), 1);

% PCA降维
[coeff, score, latent] = pca(feature_matrix);

% 提取前20个主成分得分
pca_feature_vector = score(:, 1:20);

需要注意的是，PCA降维后得到的特征向量并不一定是按照重要性排序的，因此在选择特征时需要根据具体应用场景进行判断。如果需要选择重要的特征，可以考虑使用其他降维技术或者通过训练模型来筛选重要的特征。