時系列データの特徴抽出について

機械学習初心者です。ニューラルネットワークを使用して時系列予測を行おうと考えています。

学習データ候補が約300個ほどあるため特徴抽出を行いたいと考えていますが、どのように行えばいいのでしょうか？

下記のリンクの特徴選択を参考にしていますが、ニューラルネットワークでの時系列予測でも有効な手法が分かりません。

https://jp.mathworks.com/help/stats/dimensionality-reduction.html?s_tid=CRUX_lftnav

また、他に違った手法があるのでしょうか？

インストールしている製品は下記の通りです。

・Statistics and Machine Learning Toolbox

・Database Toolbox

・Deep Learning Toolbox

どうぞよろしくお願いいたします。

[takemoto]

以下で時系列の深層学習適用例が紹介されています。

https://jp.mathworks.com/help/deeplearning/examples.html?category=deep-learning-with-time-series-sequences-and-text&exampleproduct=all&s_tid=CRUX_lftnav

Signal Processing Toolboxが使用できる環境であれば、スペクトログラムを使用する例等が参考になるかもしれません。