噪音数据时频域互信息检测方法是一种用于检测噪声信号特征的分析方法。在实际应用中，噪音信号常常包含有用信息和无用信息。因此，通过对噪音信号进行时频域互信息分析，可以提取并区分其中的有用信息和无用信息，从而对噪音进行有效的检测。

时频域互信息是指在时域和频域上计算两个信号之间的互信息。在该方法中，首先将噪音信号进行时频变换，如短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform，STFT），将信号从时域转换到频域。然后，通过计算变换后信号在不同频率和时间段上的互信息，可以得到噪音信号的时频特征。

具体而言，时频域互信息检测方法主要包括以下几个步骤：

1、 噪音信号预处理：对输入的噪音信号进行预处理，如去除直流分量、标准化等。这一步骤旨在使噪音信号满足进一步分析的要求。

2、 时频变换：将预处理后的噪音信号进行时频变换，常用的方法包括STFT、小波变换等。时频变换可以将信号从时域转换到频域，得到信号在不同频率和时间上的表示。

3、 时频互信息计算：对变换后的信号进行时频域互信息计算。时频域互信息可以通过计算两个信号的联合熵和边缘熵之差得到。这一步骤可以揭示信号在不同频率和时间段上的相关性和信息丰富程度。

4、 特征提取和分类：根据计算得到的时频域互信息，可以提取出噪音信号的特征。常用的特征提取方法包括能量、频率、相位等。可以利用机器学习等方法对提取的特征进行分类，以实现对噪音数据的检测和识别。