噪音数据的时频域谐波含量检测方法主要是通过对噪音信号进行时频分析，提取出其中的谐波成分，并对其进行数量和特征的检测。下面我将详细介绍这个方法。

我们需要明确噪音信号的时频特性。时域表示了信号在时间上的变化情况，频域则表示了信号在频率上的成分。噪音信号通常是一个非周期的、宽频的信号，其中包含了多种频率成分。因此，我们需要对噪音信号进行时频分析，以便能够准确地检测出其中的谐波含量。

一种常用的时频分析方法是短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform, STFT）。STFT将信号分为多个时域窗口，然后对每个窗口进行傅里叶变换，得到该窗口内的频率成分。通过在不同的时间窗口上进行傅里叶变换，我们可以得到整个信号在时频域上的表示。

在得到噪音信号的时频表示之后，我们需要对谐波成分进行提取。谐波是指与原信号频率成整数倍关系的频率成分，通常在噪音信号中表现为明显的峰值。因此，我们可以通过对时频表示进行峰值检测，找出其中的谐波成分。

一种常用的峰值检测方法是基于幅度的检测。在时频表示中，我们可以通过计算每个频点的幅度大小，并与周围频点进行比较。如果某个频点的幅度明显高于周围频点，则认为该频点可能是一个谐波成分。

除了幅度，谐波成分还有其他的特征可以用于检测。比如，相位信息可以帮助确定谐波频率的位置。谐波成分的能量分布情况、频率的变化趋势等也可以作为检测的依据。

我们还需要确定一个阈值来判断哪些频点可以被认为是谐波成分。这个阈值可以通过实验得到，也可以根据具体应用的要求来设定。