高斯噪声
The problem of concern here is the harmonic retrieval in colored non Gaussian noise.
本文研究非高斯有色噪声中的谐波恢复问题。
This paper deals with the detection of weak transient signal buried in non-Gaussian noise.
研究非高斯噪声中微弱瞬态信号的检测。
At present, most of the DOA estimation algorithms are used in the Gaussian noise environment.
目前，大多数的DOA估计算法是应用在高斯噪声环境下的。
This method can also be used in other signal processing field to estimate white Gaussian noise.
该方法还可以用于其它信号处理领域高斯白噪声的估计。
This paper compares the BER performances of them for white Gaussian noise channel theoretically.
本文通过理论推导对这两种技术在高斯白噪声通信信道巾的误码性能进行了比较。
高斯噪声（Gaussian Noise）是一种在信号处理和统计学中常见的随机噪声类型，其幅值分布服从正态分布（高斯分布）。这种噪声广泛存在于自然环境和电子系统中，例如传感器测量误差、热噪声以及通信信道干扰等场景。
从数学角度，高斯噪声的概率密度函数可表示为： $$ p(x) = frac{1}{sigmasqrt{2pi}} e^{-frac{(x-mu)}{2sigma}} $$ 其中$mu$为均值（通常为0），$sigma$为标准差，决定了噪声强度。在数字图像处理中，高斯噪声表现为像素值的随机波动；在无线通信中则会引起信号幅度的随机畸变。
根据美国国家标准与技术研究院（NIST）的定义，高斯噪声属于加性白噪声的典型代表，其功率谱密度在频域内均匀分布。这种特性使其成为评估系统抗噪声性能的基础模型，在图像降噪算法开发、通信系统设计等领域具有重要研究价值。
英国剑桥大学工程系的研究表明，高斯噪声对数字信号的影响可通过信噪比（SNR）定量分析。当SNR低于临界值时，噪声会显著降低数字通信系统的误码率性能。相关研究成果发表于《IEEE信号处理汇刊》。
高斯噪声（Gaussian Noise）指服从高斯分布（正态分布）的随机噪声，其概率密度函数可表示为：
$$ p(x) = frac{1}{sigmasqrt{2pi}} e^{-frac{(x-mu)}{2sigma}} $$
其中$mu$为均值，$sigma$为标准差。
可通过Python的NumPy库生成高斯噪声矩阵，并叠加到原始数据上实现模拟（参考）。
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