1.一种电磁频谱信号能量异常检测方法，其特征在于，所述方法包括：
S1，在执行重要监测任务前，获取电磁频谱信号；
S2，对所述电磁频谱信号进行处理，得到k个典型频率的频谱，k为整数；
S3，对所述k个典型频率的频谱进行处理，得到信号能量波动门限，包括：
S31，对所述k个典型频率的频谱进行处理，得到频谱能量方差矩阵，包括：
利用方差计算模型，对所述k个典型频率的频谱进行处理，得到频谱能量方差矩阵；
所述方差计算模型为：
其中，i＝1,2,…,k，M为采集的电磁频谱信号的帧数， 为第mi帧频谱能量方差矩阵，Smi(E)为第i个典型频率的第mi帧频谱， 为k个典型频率的频谱均值；
S32，对所述频谱能量方差矩阵进行映射，得到频谱能量方差图像信息，包括：
对所述频谱能量方差矩阵进行处理，得到图像灰度值；
所述图像灰度值为：
其中，mi＝1,2,…,M，M为采集的电磁频谱信号的帧数， 为第mi帧频谱能量方差矩阵，L＝256，*表示相乘，ximi为第i个典型频率第mi帧的图像灰度值；
k个典型频率图像灰度值构成频谱能量方差图像信息；
所述频谱能量方差图像信息为：
{xi1,xi2,…,xiM}
其中i＝1,2,…,k；
S33，对所述频谱能量方差图像信息进行处理，得到图像总的模糊熵，包括：
S331，对所述频谱能量方差图像信息进行处理，得到模糊集矩阵；
S332，对所述频谱能量方差图像信息进行处理，得到图像直方图；
S333，预设阈值，根据所述阈值对图像直方图进行划分，得到目标图像和背景图像；
S334，根据所述模糊集矩阵，对所述目标图像和背景图像进行处理，得到像素属于目标图像的条件概率和像素属于背景图像的条件概率；
S335，对所述像素属于目标图像的条件概率和像素属于背景图像的条件概率进行处理，得到图像总的模糊熵；
S34，对所述图像总的模糊熵进行处理，得到信号能量波动门限，包括：
S341，对所述图像总的模糊熵进行处理，得到最大模糊熵和平均模糊熵；
S342，对所述最大模糊熵和平均模糊熵进行处理，得到启发函数；
S343，对所述启发函数进行处理，得到最优模糊熵；
S344，对所述最优模糊熵进行处理，得到图像分割阈值；
S345，对所述图像分割阈值进行处理，得到信号能量波动门限；
S4，在执行重要监测任务时，实时计算电磁频谱信号的能量波动方差；
S5，将所述能量波动方差与所述信号能量波动门限进行频谱能量波动变化对比检测，得到信号能量异常检测结果；
S6，在信号能量异常时，对所述能量波动方差进行处理，得到能量异常程度信息；
S7，根据所述能量异常程度信息进行告警处理。
2.根据权利要求1所述的电磁频谱信号能量异常检测方法，其特征在于，所述实时计算电磁频谱信号的能量波动方差，包括：
利用实时滑窗模型，计算电磁频谱信号的能量波动方差；
所述实时滑窗模型为：
其中，ni＝t0,t0+1,t0+2,…,N+t0‑1，窗的宽度为N，步长表示为1， 表示第i个典型频率t0窗内电磁频谱信号的能量波动方差，Sni(E)为第i个典型频率t0窗内的频谱， 为k个典型频率的频谱均值。
3.根据权利要求1所述的电磁频谱信号能量异常检测方法，其特征在于，所述将所述能量波动方差与所述信号能量波动门限进行频谱能量波动变化对比检测，得到信号能量异常检测信息，包括：
S51，记录当前窗口内的能量波动方差和当前窗口1个步长前窗口内的能量波动方差，得到第一能量波动方差和第二能量波动方差；
S52，将所述第一能量波动方差和第二能量波动方差与所述信号能量波动门限进行频谱能量波动变化对比检测，得到信号能量异常检测信息。
4.根据权利要求3所述的电磁频谱信号能量异常检测方法，其特征在于，所述将所述第一能量波动方差和第二能量波动方差与所述信号能量波动门限进行频谱能量波动变化对比检测，得到信号能量异常检测结果，包括：
S521，如果所述信号能量波动门限大于等于第一能量波动方差，且小于第二能量波动方差，则当前时间窗口信号能量大幅度增加，信号能量异常检测结果为信号能量异常；
S522，如果所述信号能量波动门限大于等于第二能量波动方差，且小于第一能量波动方差，则当前时间窗口信号能量大幅度下降，信号能量异常检测结果为信号能量异常。
5.根据权利要求1所述的电磁频谱信号能量异常检测方法，其特征在于，所述在信号能量异常时，对所述能量波动方差进行处理，得到能量异常程度信息，包括：
对所述能量波动方差进行处理，得到第一能量波动方差和第二能量波动方差；
利用能量异常程度计算模型，对所述第一能量波动方差和第二能量波动方差进行处理，得到能量异常程度信息；
所述能量异常程度计算模型为：
其中，E1为能量异常程度信息， 为第二能量波动方差， 为第一能量波动方差，i＝
1,2,…,k，ni＝t0,t0+1,t0+2,…,N+t0‑1，窗的宽度为N，t0为窗的位置，k为典型频率的个数。