噪音数据时频域谐波调制检测方法是一种用于检测噪音数据中的谐波调制特征的方法。该方法主要基于时频域分析，通过分析信号在时域和频域上的特征来判断是否存在谐波调制。
在该方法中，首先需要将噪音数据进行时频域分析，可以使用一些常见的时频分析方法，如短时傅里叶变换（STFT）或连续小波变换（CWT）。这些方法可以将信号分解成不同的频率成分，并提取出其在时域上的变化。
接下来，需要对时频域的数据进行特征提取。可以通过计算频谱上的能量分布、频率的变化、谱线的宽度等特征来描述信号的谐波调制特性。这些特征可以用于区分谐波调制信号和非谐波调制信号。
然后，可以使用一些分类算法或模型来对提取出的特征进行判断和分类。常见的分类算法包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和决策树等。这些算法可以根据特征的不同权重来判定信号是否存在谐波调制。
根据分类结果可以判断噪音数据中是否存在谐波调制。如果分类结果为存在谐波调制，则可以进一步分析谐波调制的特征，如谐波频率和振幅等，以获取更详细的信息。
总之，噪音数据时频域谐波调制检测方法通过时频域分析和特征提取来判断噪音数据中的谐波调制特征，并通过分类算法进行判断和分类。这种方法可以有效地检测噪音数据中的谐波调制，并为进一步的分析和处理提供基础。