论文标题：FEDformer: Frequency Enhanced Decomposed Transformer for Long-term Series Forecasting
论文链接：
https://arxiv.org/abs/2201.12740
代码链接：
https://github.com/DAMO-DI-ML/ICML2022-FEDformer
尽管基于变压器的方法显著改善了长期序列预测的最新结果，但它们不仅计算成本高，更重要的是，无法捕捉时间序列的全局视图(例如总体趋势)。为了解决这些问题，我们提出将Transformer与季节趋势分解方法相结合，其中分解方法捕捉时间序列的全局轮廓，而Transformer捕捉更详细的结构。为了进一步提高Transformer的长期预测性能，我们利用了大多数时间序列倾向于在众所周知的基础上(如傅立叶变换)具有稀疏表示的事实，开发了频率增强Transformer。除了更有效之外，被称为频率增强分解变压器({f FEDformer})的方法比标准变压器效率更高，其复杂度与序列长度成线性关系。我们对6个基准数据集的实证研究表明，与最先进的方法相比，FEDformer在多变量和单变量时间序列中分别可以减少14.8%和22.6%的预测误差。
主要贡献
frequency enhanced decomposed Transformer
Fourier enhanced blocks and Wavelet enhanced blocks
Frequency Enchanced Block（FEB）和 Frequency Enhanced Attention（FEA）具有相同的流程：频域投影 -> 采样 -> 学习 -> 频域补全 -> 投影回时域
无论多长的信号输入，模型只需要在频域保留极少的点，就可以恢复大部分的信息
傅立叶基具有全局性而小波基具有局部性。小波版的 FEDformer 可以在更复杂的数据集上得到更优的效果。但小波版的 FEDformer 运行时间也会更长。
采样实验
速度和内存
内存占用和运行时间比Informer和Autoformer还是要多一些的。
针对长时间序列预测问题，提出了基于频域分解的 FEDformer 模型。大幅提高了预测精度和模型运行效率。提出了一种基于傅立叶/小波变换的模块，通过在频域进行固定数量的随机采样，使得模型达到线性复杂度同时提高精度。
目录前言滤波电路科普主要分类实际情况单位的概念常用评价参数函数型滤波器简单分析滤波电路构成低通滤波器RC低通滤波器RL低通滤波器高通滤波器RC高通滤波器RL高通滤波器部分摘自《LC滤波器设计与制作》，侵权删。前言最近需要学习放大电路和滤波电路，但是由于只在之前做音乐频谱分析仪的时候简单了解过一点点运放，所以也是相当从零开始学习了。滤波电路科普主要分类滤波器：主要是从不同频率的成分中提取出特定频率的信号。有源滤波器：由RC元件与运算放大器组成的滤波器。可滤除某一次或多次谐波，最普通易于采用的无源滤波器结构是将电感与电容串联，可对主要次谐波（3、5、7）构成低阻抗旁路。无源滤波器：无源滤波器，又称
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TCL脚本语言简介•TCL（ToolCommandLanguage）是一种解释执行的脚本语言（ScriptingLanguage）,它提供了通用的编程能力：支持变量、过程和控制结构；同时TCL还拥有一个功能强大的固有的核心命令集。TCL经常被用于快速原型开发，脚本编程，GUI和测试等方面。•实际上包含了两个部分：一个语言和一个库。首先，Tcl是一种简单的脚本语言，主要使用于发布命令给一些互交程序如文本编辑器、调试器和shell。由于TCL的解释器是用C\C++语言的过程库实现的，因此在某种意义上我们又可以把TCL看作C库，这个库中有丰富的用于扩展TCL命令的C\C++过程和函数，所以，Tcl是
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