工业传感器信号是一维时间序列数据，具有周期性或突发性模式。1D-CNN能够自动提取关键特征，并结合频域分析来提升异常检测效果。建议采用级联策略，先进行快速阈值过滤，以增强模型的解释性。输入数据为时域信号与频域幅值谱的拼接，形成多通道输入。

本研究提出了一种新方法，通过分析频域中的键值缓存能量分布，利用低频部分进行有效压缩，解决大型语言模型在长文本生成中的上下文窗口扩展问题。实验结果表明，该技术在长上下文任务中显著提高了效率和有效性。

本研究提出FreqBack方法，针对深度神经网络时间序列分类模型的后门攻击，通过频域分析生成触发器，成功率超过90%，对模型准确率的影响小于3%。

该研究提出了一种新方法F-SE-LSTM，结合频域分析与滑动窗口技术，解决时间序列异常检测中的隐秘异常识别问题，实验结果表明其优于现有深度学习方法。

本文提出了一种基于频域分析的深度伪造图像检测方法，利用高频傅里叶模式和特定系数组合，显著提高了检测准确率。研究表明，生成模型在合成数据中留下独特痕迹，通过机器学习和可解释AI技术，能够有效识别和分析这些伪造图像，提升检测器的泛化能力。

本文介绍了一种基于频域分析和基本分类器的深度伪造图片检测方法，实验结果显示在CelebA和FaceForensics++数据集上实现了100%的分类准确率。此外，研究提出了DeepFD深度伪造鉴别器，能够有效检测94.7%的假图像，并探讨了合成图像与真实图像之间的特征差异，推动了深度伪造检测技术的发展。