高斯杂讯英文解释翻译、高斯杂讯的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【电】 gaussian noise

分词翻译：

高斯的英语翻译：

gauss
【计】 Gaussian
【医】 gauss

杂讯的英语翻译：

noise

专业解析

高斯杂讯（Gaussian Noise）是信号处理、通信工程、统计学和物理学等领域中的一个核心概念，指其瞬时幅度值服从高斯分布（正态分布）的随机噪声。以下是其详细解释：

定义与核心特征：
- 汉英对应：中文“高斯杂讯”对应英文“Gaussian Noise”。“杂讯”即“噪声”（Noise），指信号中不希望存在的随机干扰。“高斯”特指其统计特性。
- 统计特性：高斯杂讯的关键特征在于其任意时刻的幅度值（电压、电流、像素值等）服从高斯概率密度函数（PDF）： $$ p(x) = frac{1}{sigmasqrt{2pi}} e^{-frac{(x - mu)}{2sigma}} $$ 其中：
  - $x$ 是噪声的瞬时幅度值。
  - $mu$ 是均值（Mean），通常为 0（表示噪声围绕零值波动）。
  - $sigma$ 是标准差（Standard Deviation），衡量噪声的强度或幅度分散程度。
  - $sigma$ 是方差（Variance），同样表征噪声功率。
- 形状：高斯分布呈对称的钟形曲线（“钟形曲线”），$mu$ 处为峰值，$sigma$ 决定曲线的宽度（$sigma$ 越大，噪声幅度越分散，噪声越强）。
产生原因与普遍性：
- 高斯杂讯常由大量独立的、微小的随机源（如电子的热运动）共同作用产生，根据中心极限定理，这些独立随机变量的总和趋向于高斯分布。这使得高斯杂讯成为自然界和电子系统中最常见的噪声类型之一。
- 典型来源包括导体中电子的热噪声（Johnson-Nyquist Noise）、成像设备中的散粒噪声（在光子流量足够大时近似高斯）等。
重要性与应用：
- 理论基础：高斯杂讯在数学上易于处理，其统计特性被深入研究，是许多通信理论、检测理论、估计理论和图像处理算法的基础模型和假设前提。
- 系统性能分析：在通信系统中，高斯白噪声（AWGN - Additive White Gaussian Noise）是分析信道容量（香农公式）和误码率性能的标准噪声模型。“加性”指噪声直接叠加在信号上，“白”指其功率谱密度在整个频域内均匀分布。
- 图像处理：数字图像中的传感器噪声常被建模为高斯噪声，是图像去噪算法（如高斯滤波、非局部均值、BM3D）的主要处理对象之一。
与其他噪声的区别：
- 白噪声：指功率谱密度均匀的噪声。高斯噪声可以是白的（AWGN），也可以是非白的（有色高斯噪声）。白噪声不一定是高斯的（如均匀分布白噪声）。
- 脉冲噪声（椒盐噪声）：表现为随机出现的极大幅度的正或负脉冲，其统计特性与高斯噪声截然不同。

参考资料：

Wikipedia contributors. "Gaussian noise." Wikipedia, The Free Encyclopedia. https://en.wikipedia.org/wiki/Gaussian_noise (Accessed July 31, 2025).
MIT OpenCourseWare. "Lecture Notes: Noise in Communication Systems." MIT 6.011 Introduction to Communication, Control, and Signal Processing. (Note: Specific lecture links vary by semester, refer to MIT OCW site).
Proakis, J. G., & Salehi, M. Digital Communications (5th ed.). McGraw-Hill. (Standard textbook covering AWGN channel models).
Papoulis, A., & Pillai, S. U. Probability, Random Variables and Stochastic Processes (4th ed.). McGraw-Hill. (Authoritative reference on probability theory and Gaussian processes).

网络扩展解释

“高斯杂讯”（Gaussian Noise）是信号处理、电子工程和深度学习等领域中的术语，指一种符合正态分布（高斯分布）的随机噪声。以下是详细解释：

定义与数学表达

高斯杂讯的幅值服从正态分布，其概率密度函数（PDF）为： $$ pdf(x) = frac{1}{sigma sqrt{2pi}} e^{-frac{(x - mu)}{2sigma}} $$ 其中，$mu$ 是均值（通常为0），$sigma$ 是标准差，决定了噪声的强度。

核心特点

统计特性
- 均值为零，噪声值围绕零对称分布。
- 标准差$sigma$越大，噪声幅度越强。
应用场景
- 常见于电子信号传输、图像处理（如传感器噪声）、通信系统等。
- 在深度学习中，常被用于数据增强或模拟真实环境干扰。
与其他噪声的区别
- 不同于椒盐噪声（突发性黑白点），高斯噪声是连续且平滑的随机干扰。

处理方法

滤波技术：常用高斯滤波器（通过加权平均平滑噪声）或中值滤波器（消除离群值）。
数学建模：在算法中通过添加高斯噪声模拟真实场景，提升模型鲁棒性。

术语翻译

英文为Gaussian Noise，在电学领域常简称为“高斯噪声”。

如果需要进一步了解具体应用案例或数学推导，可参考信号处理或深度学习的专业资料。