噪音数据时频域归一化熵检测方法是一种用于检测和评估噪音信号的方法。该方法结合了时域和频域分析，并利用归一化熵来度量噪音的复杂性和不确定性。

在传统的噪音检测方法中，一般采用时间域分析技术，如均方根值和峰值等指标来判断噪音的大小和强度。然而，这些指标无法很好地反映噪音信号的频率特性和动态变化。因此，时频域分析成为一种更有效的噪音信号处理方法。

时频域分析是指将信号同时在时域和频域进行分析。其中，时域分析是通过计算信号的瞬时幅度和相位来描述信号的变化情况；频域分析则是通过将信号转换到频率域来揭示信号的频率特性。

在噪音数据时频域归一化熵检测方法中，首先需要对噪音信号进行时频域分析，可以采用傅里叶变换或小波变换等方法。通过时频变换，可以得到噪音信号在不同时间和频率上的能量分布情况。

接下来，需要计算噪音信号在时频域上的归一化熵。归一化熵是对信号复杂性和不确定性的度量，可以反映噪音信号的随机性和无序性。计算归一化熵的方法可以采用信息熵或关联熵等方法。

通过设置适当的阈值，可以将归一化熵与阈值进行比较，以判断噪音信号是否超过了设定的限制。如果归一化熵超过了阈值，则可以认为噪音信号存在异常或异常程度较高，需要进行相应的处理或控制。

噪音数据时频域归一化熵检测方法具有以下优点：

1、 结合了时域和频域分析，可以更全面地描述噪音信号的特性。

2、 归一化熵作为度量指标，能够很好地刻画噪音信号的复杂性和不确定性。

3、 通过设置适当的阈值，可以实现对噪音信号的自动检测和报警功能。