本文介绍了一种基于频域学习的模型，提出了FreDo、OCR-GAN和DFF等新技术，显著提升了动态系统的预测性能和计算效率。这些方法在异常检测、时间序列预测和跨域泛化任务中表现优越。

本文介绍了两种合成无袖式人体血压波形的深度学习模型，一种基于transformer，另一种基于频域学习。第二种模型的平均绝对误差分别为11.87和8.01，优于第一种模型。该模型满足了AAMI准则和BHS准则。