通过结合快速傅里叶变换的优势，快速傅里叶卷积（FFC）提供了一种高效的方式来执行卷积操作，特别是在需要全局上下文信息和跨尺度特征融合的场景中。 这种独特的频域操作不仅能提高特征提取的效率和质量，还可以加速计算过程。在实际应用中帮助我们提高模型性能，同时保持较低的计算成本。比如： 英伟达等团队提出的基于傅里叶的神经网络预测模型FourCastNet，在节点小时(node-hour)基础上比传统