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。