搜索其他频域滤波方式，并使用Python实现。

除了传统的傅里叶变换（Fast Fourier Transform, FFT）用于频率域滤波外，还有几种其他的频域滤波技术：

1. **小波变换（Wavelet Transformation）**: 小波分析提供了一种在时间和频率上局部化的分析工具，这对于非平稳信号非常有效。在Python中，你可以使用`pywt`库进行小波变换。

from pywt import wavedec, idwt

# 对信号应用小波分解
wavelet_coeffs = wavedec(signal, 'db4', level=2)  # 使用db4小波，level表示分解层数

# 过滤系数，例如只保留低频成分
filtered_coeffs = [coeffs[0]] + [coeffs[i] for i in range(1, len(coeffs)) if i % 2 != 0]

# 重构滤波后的信号
filtered_signal = idwt(filtered_coeffs, 'db4')

2. **卡尔曼滤波（Kalman Filter）**: 如果处理的是动态系统的数据，卡尔曼滤波是一种线性估计算法，可以在频域或时域实现。对于Python，可以使用`filterpy`库。

import numpy as np
from filterpy.kalman import KalmanFilter

# 创建kalman滤波器实例
kf = KalmanFilter(dim_x=2, dim_z=1)

# ...设置状态转移矩阵、观测矩阵等...

# 进行频域滤波
filtered_data = kf.filter(data)

3. **离散余弦变换（Discrete Cosine Transform, DCT）**: DCT在图像处理中有广泛应用，可以用来提取信息并进行压缩。`scipy`库提供了DCT功能。

from scipy.fftpack import dct

# 对信号应用离散余弦变换
dct coefficients = dct(signal)

# ...对系数进行选择性保留或修改...

# 反变换回时间域
filtered_signal = idct(dct_coefficients)

4. **窗口函数法（Window Functions）**: 滤波可以通过在频谱计算前对时间序列数据应用特定的窗函数（如汉明窗、黑曼窗等）来调整频率响应。

import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.signal import hann

# 应用 Hann 窗口
windowed_signal = signal * hann(len(signal))

# 计算并绘制窗后信号的频谱
fft_windowed = abs(np.fft.fft(windowed_signal))
plt.plot(fft_windowed)

每个方法都有其适用的场景和优缺点，具体选择取决于信号类型、分析目的以及所需的滤波效果。是否有某个特定的需求或信号类型你想深入了解？