噪音数据是一种具有高度随机性的信号，其不规则性使得传统的周期性检测方法无法适用。然而，噪音数据中仍然存在着一定的周期性特征，即使是微弱的。因此，我们需要一种能够从噪音数据中提取出这些周期性特征的方法。

时域分析是一种常见的信号分析方法，它可以通过观察信号在时间轴上的变化情况来获取信号的特征。在噪音数据的周期性检测中，我们可以利用时域分析方法来检测信号的周期性特征。

我们需要对噪音数据进行预处理，包括去除杂散信号、滤波和降噪等步骤，以保证数据的质量。然后，我们可以通过计算信号的自相关函数来判断信号是否具有周期性。自相关函数描述了信号与其自身在不同时间点之间的相关性，当信号具有周期性时，自相关函数将表现为明显的周期性。

接下来，我们可以计算信号的互相关函数，用于检测信号之间的周期性关系。互相关函数描述了不同信号之间的相关性，当多个信号之间存在周期性关系时，互相关函数将表现为明显的周期性。