由网友 哥本哈根诠释2023 提供的答案：
- 基于统计域的时序特征包含：最大值（Maximum）、最小值（Minimum）、均值（Mean）、中位数（Median）、偏度（Skewness）、峰度（Kurtosis）、直方图（Histogram）、四分位距（Interquartile Range）、绝对误差均值（Mean Absolute Deviation）、绝对误差中位数（Median Absolute Deviation）、均方根（Root Mean Square）、标准差（Standard Deviation）、方差（Variance）、经验分布函数百分位数（Empirical Distribution Function Percentile Count）、经验分布函数斜率（ECDF Slope）等；
- 基于谱域的时序特征包含：快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform）、傅里叶变换平均系数（FFT Mean Coefficient）、小波变换（Wavelet Transform）、小波绝对均值（Wavelet Absolute Mean）、小波标准差（Wavelet Standard Deviation）、小波方差（Wavelet Variance）、谱距离（Spectral Distance）、频谱基频（Spectral Fundamental Frequency）、频谱最大频率（Spectral Maximum Frequency）、频谱中频（Spectral Median Frequency）、频谱最大峰值（Spectral Maximum Peaks）等；
- 基于时域的时序特征包含：自相关（Autocorrelation）、质心（Centroid）、差分均值（Mean Differences）、差分绝对值均值（Mean Absolute Differences）、差分中位数（Median Differences）、差分绝对值中位数（Median Absolute Differences）、差分绝对值之和（Sum of Absolute Differences）、熵（Entropy）、波峰与波谷距离（Peak to Peak Distance）、曲线覆盖面积（Area Under the Curve）、最大峰值个数（The Number of Maximum Peaks）、最小峰值个数（The Number of Minimum Peaks）、跨零率（Zero Crossing Rate）等。
由网友 趣味贝壳 提供的答案：
1.快速傅里叶变换是什么
快速傅里叶变换是离散傅里叶变换的一种快速算法,能够大大减少乘法运算,1965年由J.W.库利和T.W.图基提出的。傅里叶变 换是从时域到频域的变换,对于在频域具有典型特征的信号具备一定的识别能力,请注意,是具备一定的识别能力,而不是一定可 以识别。
2.傅里叶变换的典型应用领域
第一,在模拟信号分析方面,特别是对于FM调频信号分析具有很好的效果,因为模拟调频是一种非常简单的通信体制,其频域 特征比较明显。举个例子,如果有两个不同频率的模拟调频信号叠加在一起,在用示波器直接观察时域上采集的信号是无法分辨的 ,但是通过傅里叶变换之后,在频域上则可以很明显分辨出两个频率,实际上很多滤波器也是基于这个原理设计的。
第二,傅里叶变换在某些异常检测方面有应用,比如,机械故障分析,机械在正常工作时通常会有特定的频率,如果出现故障 ,很可能产生新的频率,或者原先频率对应的幅度会发生显著改变,对于这些情况,将采集的数据进行傅里叶变换之后能够很容易 判定是否故障,甚至进一步对故障进行分类。
第三,很多时候傅里叶变换可以作为一种信号预处理手段,因为多数信号是非常复杂的,很难单凭傅里叶变换就得出希望的结果。
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