噪音数据指的是包含了随机干扰成分的信号。这些干扰成分会对我们对数据的分析和处理造成困扰。为了更好地去除这些噪音，我们需要先了解噪音在频域上的特征。频域谱峰度是一个可以描述频域信号能量分布的参数。因此，通过分析噪音数据在频域上的谱峰度，我们可以准确地识别和过滤噪音。

我们需要采集到带有噪音的原始数据。然后，对这些数据进行预处理，包括去除系统噪音和对数据进行滤波处理，以减少非噪音信号的影响。

将预处理后的数据进行频域变换，例如使用快速傅里叶变换（FFT）算法将时域信号转换为频域信号。频域表示可以更好地展示信号的能量分布情况。

对频域信号进行谱峰度计算。谱峰度是对信号能量分布的描述，它可以反映信号在频域上的特征。常用的谱峰度计算方法包括一阶矩、二阶矩、方差等。在这里，我们可以选择使用方差作为衡量谱峰度的指标。