噪音数据时频域归一化熵检测是一种用于分析噪音信号的方法。噪音是指没有明确的模式或规律的信号，它包含非常广泛的频率成分和能量分布。

时频域归一化熵检测结合了时域和频域的特征，通过计算信号在时频域上的熵值来评估噪音信号的复杂度和随机性。熵是信息理论中的一个概念，用于度量信号的不确定性和随机性。时频域归一化熵检测能够提供对噪音信号的特征描述和分类。

具体来说，噪音数据时频域归一化熵检测包括以下几个步骤：

1、 时频变换：将时域的噪音信号转换为频域表示。常用的方法包括傅里叶变换、小波变换等。

2、 能量归一化：对频域信号进行能量归一化处理，以消除不同频率成分之间的差异性，使得各个频段的能量更加平衡。

3、 熵计算：计算归一化后的频域信号在每个时间窗口内的熵值。熵的计算可以采用不同的方法，如基于概率分布的熵计算、基于离散化的熵计算等。

4、 阈值判定：根据预先设定的阈值，将计算得到的熵值与阈值进行比较。如果熵值超过阈值，则判定该信号为噪音。

噪音数据时频域归一化熵检测的优点在于可以对噪音信号进行全面的特征分析和检测，在不同频率和时间尺度上对噪音信号进行评估。通过熵值的计算，能够客观地量化噪音信号的复杂度和随机性，提供有力的依据用于噪音信号的分类和识别。