多周期估计函数支持对不同时间段内的时序进行周期估计，通过傅立叶变换等一系列操作进行周期的提取。
函数列表
| 函数 | 说明 |
|---|---|
| ts_period_detect | 对不同时间段内的时序数据进行周期估计。 |
| ts_period_classify | 通过傅立叶变换，计算输入时序曲线的周期性。该方法可以较好的用于快速判别曲线的周期性。 |
ts_period_detect
函数格式：
select ts_period_detect(x,y,minPeriod,maxPeriod)参数说明如下：
| 参数 | 说明 | 取值 |
|---|---|---|
| x | 时间列，从小到大排列。 | 格式为Unixtime时间戳，单位为秒。 |
| y | 数值列，对应某时刻的数据。 | 无 |
| minPeriod | 根据您的时序曲线，预估计周期最小长度占序列总长度的比例。 | 小数形式，取值范围为(0,1]。 |
| maxPeriod | 根据您的时序曲线，预估计周期最大长度占序列总长度的比例。
注意 maxPeriod必须大于minPeriod，且不超过0.5。如果您设置的maxPeriod超过0.5，系统默认按0.5执行。
|
小数形式，取值范围为(0,1]。 |
示例：
- 查询分析
* | select ts_period_detect(stamp, value, 0.2, 0.5) from ( select __time__ - __time__ % 120 as stamp, avg(v) as value from log GROUP BY stamp order by stamp ) - 返回结果
返回结果为数组类型，包括Unix时间戳、统计的数值（例如平均流量）以及周期状态码（一个1.0状态码代表下图中的一个红圈）。您可以使用时序图展示返回结果，如下图所示：
下图中两个红圈之间的阴影部分表示一个周期，各个周期间的曲线趋于相同。
ts_period_classify
函数格式：
select ts_period_classify(stamp,value,instanceName)参数说明如下：
| 参数 | 说明 | 取值 |
|---|---|---|
| stamp | 时间列，从小到大排列。 | 格式为Unixtime时间戳，单位为秒。 |
| value | 数值列，对应某时刻的数据。 | 无 |
| instanceName | 曲线对应的名称。 | 无 |
示例：
- 查询分析
* and h : nu2h05202.nu8 | select ts_period_classify(stamp, value, name) from log - 返回结果
显示项如下：
| 显示项 | 说明 |
|---|---|
| line_name | 曲线名称。 |
| prob | 时序曲线中主周期的占比，范围为[0, 1]，实验中可以取0.15。 |
| type | 曲线的类别：
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