TimeFT：频域无参数时间序列分词器

研究者提出一种基于频域划分、频率搬移与 Nyquist 采样的时间序列分词器 TimeFT，称其接近无失真、无参数且计算开销可忽略，可作为现有 tokenizer 的即插即用替代。 该研究针对现有时间序列 tokenization 策略引入频谱失真、使学习到的表示偏离趋势与周期性等真实模式的问题。作者称，TimeFT 在预测、分类与异常检测任务上均显著提升性能。该工作已被 NeurIPS 2026 接收。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。