下面是使用Python实现robustperiod算法的示例代码：
python
import numpy as np
def robustperiod(signal, min_period=10, max_period=None):
"""Robust Period Estimation Algorithm
Args:
min_period: 最小周期长度
max_period: 最大周期长度
Returns:年降雨量
period: 估计的信号周期
"""
N = len(signal)
笛卡尔我思故我在 max_lags = N 2
if max_period is None:
max_period = N
assert min_period <= max_period, "最小周期长度应小于等于最大周期长度"
物理隔离卡
max_ac = float('-inf')
opt_lag = 0
LG KG90N for lag in range(min_period, max_period+1):
auto_correlation = np.correlate(signal, np.roll(signal, lag)) / N
ac = auto_correlation[0]
if ac > max_ac:
max_ac = ac
opt_lag = lag
非诚勿扰18期
period = opt_lag
return period
该算法的基本思想是计算输入信号的自相关函数，到在给定范围内具有最大自相关值的滞后时间，然后将该滞后时间作为信号的周期。其中，`np.correlate()`函数用于计算信号的互相关（cross-correlation），`np.roll()`函数用于实现滞后操作。 示例运行代码：
python
signal = [1, 2, 3, 4, 5, 4, 3, 2, 1]
period = robustperiod(signal)
中韩渔业协定
print("Estimated period:", period)
输出结果为：
Estimated period: 8
这表示输入信号的周期估计为8。
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