峰值检测是指在一段时间内确定信号或数据中的大值。对于噪音数据而言，峰值可以提供有关噪音的强度信息，因此峰值检测在噪音监测领域具有重要的应用价值。

基于时域分析技术，结合滑动窗口和峰值检测算法进行计算。具体步骤如下：

1、 数据预处理：通过滤波器去除噪音信号中的高频成分，以减少干扰。然后，对预处理后的数据进行归一化，确保数据范围在0到1之间，方便后续处理。

2、 滑动窗口划分：将数据分成多个重叠的滑动窗口，窗口的大小可以根据实际需求设置，通常选择较小的窗口以保证较高的时间分辨率。每个窗口内的数据表示了一段时间内的噪音强度。

3、 峰值检测：对于每个窗口内的数据，计算其大值，并记录下峰值的位置和数值。常用的峰值检测算法包括峰值检测、差分峰值检测等。根据具体需求选择合适的算法。

4、 峰值平滑：由于噪音数据中可能存在瞬时峰值，为了减小这种瞬时峰值对整体结果的影响，可以对峰值进行平滑处理。常用的平滑算法包括移动平均法和中值滤波法。

5、 输出结果：根据峰值检测和平滑处理的结果，可以得到一组峰值数据。这些峰值数据可以用来评估噪音的强度，并可以进一步分析其频率特征。