学了3,4年,终于明白了高斯白噪声的那些东西。🧐📝 _ 时域数据高斯噪音

自从接触信号处理以来，我一直对高斯白噪声感到困惑。🤯 这篇文章将带你一起回顾我在学习过程中的一些心得。📖

首先，高斯白噪声是一种非常常见的随机过程，它的概率密度函数符合高斯分布。📈 它之所以被称为“白”，是因为它在各个频率上的功率谱密度是均匀的。🌈 我们通常用它来模拟实际环境中的背景噪声，比如电子设备中的热噪声。💡

理解高斯白噪声的关键在于它的统计特性。📊 它的均值为零，方差是一个常数。📊 这使得它成为分析和测试系统性能的理想选择。🛠️

在时域数据中，高斯白噪声表现为一种随机波动。📉 我们可以通过滤波器或其他方法来减少噪声的影响。🔧 不过，值得注意的是，过度滤波可能会导致信号失真。👀

希望这篇文章能够帮助你更好地理解高斯白噪声。🌟 如果你有任何疑问或想要了解更多细节，欢迎留言讨论！💬

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