在许多实际应用中，噪音常常会引入到信号中，使得信号的质量受到影响。因此，对噪音进行有效的检测和处理是信号处理领域中的一个研究热点。传统的噪音检测方法往往依赖于时域的特性，如均值、方差等。然而，这些方法在某些情况下可能不够准确或有效。因此，本文提出了一种基于频域统计特性的噪音数据检测方法，以提高噪音检测的准确性和鲁棒性。

对输入的噪音数据进行预处理。这一步骤可以包括去除噪音信号中的直流分量、归一化处理等。

接下来，对预处理后的噪音数据进行频域分析。常用的频域分析方法包括傅里叶变换、小波变换等。通过将时域信号转换到频域，我们可以获取到信号的频谱信息。

在频域上，我们可以提取出一系列的统计特性来描述噪音数据。这些统计特性可以包括能量分布、频谱峰值、熵等。这些特性反映了噪音数据在频域上的分布和变化情况。

利用提取到的频域统计特性，我们可以对噪音数据进行检测。这里可以采用一些机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等。通过训练一个分类器，我们可以根据提取到的特性来判断输入数据是否为噪音。