噪音数据时域调制利用了人类感知系统的特性，通过在数据中引入微小的变化来隐藏恶意信息。常见的调制方法包括改变数据的振幅、相位和频率等。这些变化可以通过各种数字信号处理技术来实现，使得恶意信息在正常数据中几乎无法被察觉到。

为了应对噪音数据时域调制的挑战，本文提出了一种基于统计特征的检测方法。该方法首先对输入数据进行预处理，包括去噪和特征提取等步骤。然后，通过计算数据的统计特征，如均值、方差和相关性等，来判断数据是否受到了时域调制的影响。采用机器学习算法对提取的特征进行分类，从而实现对噪音数据时域调制的检测。

为了验证所提出的检测方法的有效性，我们进行了一系列实验。我们收集了大量的噪音数据，并人工注入了不同程度的时域调制。然后，将这些数据分为训练集和测试集，在训练集上进行模型训练，并在测试集上进行性能评估。实验结果表明，所提出的检测方法能够有效地检测出噪音数据中的时域调制，具有较高的准确率和召回率。