我曾使用时间序列数据来预测生产线中的缺陷。我想从时间序列数据中提取特征作为机器学习算法（例如支持向量机）的输入变量。我的数据集如下所示：

Timestamp  Pressure
t0           x0
t1           x1
t2           x2
.             .
.             .
.             .
tn           xn

有一个门槛 B. 如果 xt>b 表示缺陷发生。我的目标是从上面的时间序列数据集中提取特征并将其放入算法中以预测时间戳 t n+1、 t n+2（短期）和长期 t 的值n+10。但是，我还没有找到提取特征的方法以及如何将阈值带入算法。谁能建议我如何处理它？谢谢你。