噪音数据时频域谐波熵映射检测方法是一种用于检测噪音数据中谐波成分存在的方法。该方法通过对噪音数据进行时频域分析，计算谐波熵并进行映射，以判断噪音数据中是否存在谐波成分。
时频域分析是一种将信号在时间和频率上进行联合分析的方法。它可以提供信号在不同时间和频率上的变化情况，从而揭示信号的特征和结构。在噪音数据中，谐波成分通常是指存在于信号中的具有整数倍关系的频率成分，如2倍、3倍或更高倍的基频。这些谐波成分可能是由于电力设备、机械运动或其他物理过程引起的。
谐波熵是一种用于度量信号中谐波成分存在程度的指标。它通过对信号的频谱进行分析，计算信号中谐波成分的能量分布情况，并进一步计算出熵值。熵值越高，表示谐波成分存在的可能性越大。因此，谐波熵可以用于判断噪音数据中谐波成分的存在与否。
为了进行噪音数据时频域谐波熵映射检测，首先需要对噪音数据进行时频域分析。常用的时频域分析方法包括短时傅里叶变换（STFT）和小波变换。这些方法可以将信号从时域转换到频域，并提取信号在不同频率上的能量分布。
在时频域分析的基础上，可以计算谐波熵。谐波熵的计算通常包括以下步骤：首先，选择一组频率范围，该范围应包含可能存在的谐波成分。然后，对每个频率范围内的信号进行能量计算，得到能量谱。接下来，将能量谱归一化，以消除频率范围之间的差异。使用归一化的能量谱计算熵值。
为了进行谐波熵的映射检测，可以设置一个阈值。当计算得到的谐波熵值超过阈值时，可以判断噪音数据中存在谐波成分；反之，当谐波熵值低于阈值时，可以判断噪音数据中不存在谐波成分。
总的来说，噪音数据时频域谐波熵映射检测方法通过时频域分析、谐波熵计算和阈值判断，可以有效地检测噪音数据中是否存在谐波成分。这种方法可以在工程领域中应用于噪音源的识别和噪音数据的处理。