噪音数据时频域归一化熵检测方法是一种用于分析和检测噪音数据的方法。噪音广泛存在于我们的日常生活中，如工业生产中的机器噪声、交通工具发出的噪音以及城市街道上的环境噪音等。在一些特定的领域，例如工业安全和环境保护，需要对噪音进行准确的监测和分析。此时，噪音数据时频域归一化熵检测方法可以提供一种有效的手段。

该方法基于信息熵的概念，通过分析噪音数据的时域和频域特征，计算出其归一化熵指标，进而判断噪音水平的高低。

在时域上，将噪音信号分为一系列的时间窗口，对每个窗口内的噪音数据进行处理。常见的处理方法包括对噪音数据进行平滑处理和去除噪声，以获得更加准确的数据。

接下来，在频域上，利用傅里叶变换将时域的数据转换为频域数据。对频域数据进行幅度谱分析，提取频谱特征。常见的特征包括频谱能量、频谱熵等。

然后，计算每个时间窗口内的频域特征的归一化熵值。归一化熵是一种用于度量数据的不确定程度的指标。在噪音数据分析中，归一化熵可以用来表示噪音信号的复杂性和随机性。归一化熵的计算公式为：

\[E = - \sum_{i=1}^n P(x_i) \log_2(P(x_i))\]

其中，P(x_i)为频域特征的概率密度分布。

根据归一化熵值的大小，判断噪音信号的水平。一般来说，归一化熵值越高，噪音信号的水平越高。通过设定一个阈值，可以将噪音信号分为不同的水平，以便进行进一步的处理和控制。