噪音数据时频域归一化熵检测是一种用于分析和评估噪音数据的方法。在这个技术中，信号的时频域特征被提取并计算出归一化熵值，从而判断噪音的特点和性质。

噪音是指不规则的、无用的干扰信号，在各种领域和应用中都会遇到。噪音的特性包括频率分布、功率谱密度、时域波形等。为了更好地理解和处理噪音，需要对其进行准确的分析和检测。

时频域归一化熵是一种用于描述信号复杂度和随机性的统计量。对于一个信号来说，它的归一化熵值越高，表示信号的复杂度和随机性越大，即噪音成分越高。而反之，归一化熵值越低，则表示信号的复杂度和随机性越小，即噪音成分越低。

在噪音数据时频域归一化熵检测过程中，首先需要将噪音信号转换到时频域。常用的时频转换方法包括短时傅里叶变换（STFT）和小波变换。通过这些转换，可以得到信号在不同时间和频率上的能量分布。

接下来，需要计算每个时刻和频率上的归一化熵值。归一化熵的计算过程包括以下几个步骤：

1、 将噪音信号分成若干小片段，通常使用滑动窗口的方法。

2、 对每个小片段进行频谱分析，得到对应的频谱图。

3、 根据频谱图计算每个频率上的能量分布，并归一化到0到1之间。

4、 使用信息熵公式计算每个小片段上的归一化熵值。

5、 对所有小片段的归一化熵值进行统计和分析，得到整个信号的归一化熵特征。

通过归一化熵的计算和分析，可以得到噪音信号的复杂度和随机性的量化指标。这些指标可以用于噪音检测、分类和识别等应用。例如，在工业领域中，可以使用噪音数据时频域归一化熵检测方法来监测设备的运行状态，判断是否存在故障或异常。