傅里叶变换，这个看似神奇而又普遍运用的数学工具，却有其局限性。当我们试图解析非线性和非平稳信号时，传统的傅里叶变换可能显得力不从心。这就引出了数据驱动方法的需求。
在这个数字时代，数据以肆无忌惮的方式涌入着我们的生活。传统的数学工具或许无法很好地处理这些庞大的，充满噪音的信号。因此，我们需要寻找其他方法来应对这一挑战。
数据驱动方法正是针对这一需求而生。通过收集大量的数据，并基于这些海量数据进行分析和处理，能够更准确地反映信号的特征。相比之下，传统的傅里叶变换可能会丢失一些重要的信息。
因此，当我们面临复杂的信号分析问题时，不妨尝试一下数据驱动方法。它或许能够帮助我们更好地理解信号的本质，做出更准确的预测。让我们拥抱这个数据驱动的时代，探索更多可能性！
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