在神经网络中，特征提取（feature extraction）是数据预处理中的重要步骤，尤其是在基于MATLAB进行构建时，准确有效地提取特征将显著提升模型的准确性。

1. 数据预处理与标准化

在开始特征提取前，需要对数据进行预处理，包括去除异常值、归一化或标准化等操作。这些步骤确保输入特征维持一致的尺度，从而有助于神经网络模型的稳定性。

2. 特征选择与降维

使用PCA（主成分分析）等方法，在MATLAB中可实现特征选择和降维，将数据降维到核心特征子集。此步骤减少了冗余特征，同时保留数据的主要信息。

3. 特征提取的MATLAB实现

使用MATLAB中的自带函数，或编写自定义的特征提取算法，提取图像或其他数据的特征。例如，对于图像数据，常用的特征提取方法有SIFT、SURF等，这些算法可以通过MATLAB的计算机视觉工具箱（Computer Vision Toolbox）进行调用和实现。

4. 神经网络模型的集成

将提取的特征输入到神经网络模型中，如卷积神经网络（CNN）或多层感知器（MLP）。特征提取后的数据将作为神经网络的输入层数据，进一步提高模型的学习效率。

5. 参数调优与模型评估