噪音数据时频域交叉熵检测方法是一种用于检测和判断噪音信号的方法。该方法通过对噪音信号进行时频变换，然后计算其时频域上的交叉熵值来进行检测。

我们需要将噪音信号转换到时频域上。时频变换是将信号从时域转换到频域的一种方法，常见的时频变换方法有短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform，STFT）和小波变换（Wavelet Transform）等。这些方法可以帮助我们观察噪音在不同时间和频率上的特征。

接下来，我们计算时频域上的交叉熵值。交叉熵是一种用于衡量两个概率分布之间差异的指标，它可以帮助我们比较噪音信号与已知噪音模型之间的相似程度。我们可以选择一种合适的交叉熵计算方法，比如KL散度（Kullback-Leibler Divergence）或者互信息（Mutual Information）等。

在计算交叉熵之前，我们需要建立一个已知噪音模型。这可以通过采集一些已知类型的噪音信号并进行统计分析得到，也可以通过模拟生成特定类型的噪音信号来构建模型。已知噪音模型可以作为参考，用于与待检测的噪音信号进行比较。

我们根据计算得到的交叉熵值来进行噪音检测。如果计算得到的交叉熵值较小，说明待检测信号与已知噪音模型相似度较高，可以判断为噪音；如果交叉熵值较大，则可以判断为非噪音信号。

需要注意的是，实际应用中，我们可能会结合其他特征和方法来进行噪音检测，以提高准确性和鲁棒性。同时，该方法也要求对噪音和非噪音信号有一定的先验知识，以便建立合适的噪音模型和设置适当的参数。