噪音数据在实际应用中具有重要意义，因为它们可以模拟真实场景中的环境变化和复杂噪声。然而，噪音数据的有效性和可靠性取决于其生成过程。本文提出了一种基于频域调制的噪音数据检测方法，旨在准确鉴别噪音数据和真实数据。

噪音数据常用于各种任务的数据集生成，例如机器学习算法的训练和评估。然而，由于噪音数据的特殊性，其被广泛用于欺骗算法和系统。因此，需要一种有效的噪音数据检测方法来区分噪音数据和真实数据。

我们提出的噪音数据频域调制检测方法基于频域特征的分析。将待测数据进行快速傅里叶变换（FFT）得到频谱表示。然后，使用离散小波变换（DWT）将频谱表示转换为小波域表示。接下来，我们提取小波域表示的高频带能量特征。通过设定适当的阈值，将该特征与真实数据的特征进行比较，以判断待测数据是否为噪音数据。