周期性检测

数据可视化：通过绘制时间序列图或周期图来直观观察数据的变化模式，识别出其中的周期性趋势和重复出现的模式。

自相关分析：计算数据的自相关函数以量化其随时间的相似度，通过自相关系数检测出该数据序列在不同时间滞后下的周期性。

傅里叶变换：对时间序列进行傅里叶变换，将其转换到频域，检测出数据中周期性成分的频率和幅度，从而识别周期性特征。

滑动窗口法：通过在原始数据上应用滑动窗口，对窗口内的数据进行分析，识别周期性结构，适用于检测较短周期的变化。

季节性-趋势分解（STL）：将时间序列分解为趋势、季节性和残差，提供明确的周期性变化量度，便于识别和分析周期性。

功率谱密度分析：通过分析数据的功率谱密度，查看不同频率上的能量分布，从而识别周期性信号。

光学显微镜：用于观察样品表面的微观结构，实现样品周期性的形貌检测。

X射线衍射仪（XRD）：用于检测样品的晶体结构和相组成，适合周期性进行材料结构分析。

傅里叶变换红外光谱仪（FTIR）：用于分析样品的化学组成和官能团变化，实现对样品化学性质的周期检测。

拉曼光谱仪：用于周期性检测材料内部的分子振动和旋转特征，适合分析材料的分子结构变化。

原子力显微镜（AFM）：用于高分辨率检测样品表面的形貌和力学性质，适合对材料的周期性纳米级检测。

扫描电子显微镜（SEM）：用于高分辨率观察样品表面的形貌特征，实现样品微观形态的周期性检测。

电子顺磁共振光谱仪（EPR/ESR）：用于检测样品内未成对电子的行为，适合对样品磁性质和化学行为的周期检测。

差示扫描量热仪（DSC）：用于检测样品在加热或冷却过程中热量的变化，以分析材料的热性质。

紫外-可见分光光度计（UV-Vis）：用于观察样品的光吸收特征，实现样品吸光特性的周期测量。

质谱仪：用于进行样品分子量和结构的精细分析，适合对化合物的周期间断测定。