噪音数据在工程领域中广泛存在，如机械设备的故障诊断、车辆驾驶员的疲劳检测等。为了更好地分析和判断噪音信号的特征，本文提出了一种基于时频域谐波能量分布的噪音数据检测方法。

该方法主要包括以下几个步骤：

1、 数据采集与预处理：需要采集噪音数据，并对其进行预处理。预处理的目的是去除噪声干扰和提取有效信息。可以使用滤波器或小波变换等方法进行预处理，以获得干净的噪音信号。

2、 时频分析：接下来，对预处理后的噪音信号进行时频分析。时频分析是将信号在时域和频域上进行联合分析。常用的时频分析方法包括短时傅里叶变换（STFT）和连续小波变换（CWT）。通过时频分析，可以获取噪音信号的时间变化和频率成分。

3、 谐波能量提取：根据噪音信号的时频特征，提取谐波能量。噪音信号中的谐波能量通常与信号中的周期性成分相关。可以使用自相关函数或小波包分解等方法来提取谐波能量。

4、 能量分布检测：根据谐波能量的分布情况，进行噪音数据的检测。通常情况下，正常的噪音信号呈现出谐波能量均匀分布的特征，而异常的噪音信号则会呈现出能量集中或分散的特征。可以通过设置阈值或使用机器学习算法来进行能量分布的检测。

5、 结果分析与判定：对检测结果进行分析和判定。如果能量分布正常，则可以认定噪音数据为正常状态。如果能量分布异常，则需进一步分析具体的异常原因，并采取相应的措施进行修复或处理。