高斯噪聲
The problem of concern here is the harmonic retrieval in colored non Gaussian noise.
本文研究非高斯有色噪聲中的諧波恢複問題。
This paper deals with the detection of weak transient signal buried in non-Gaussian noise.
研究非高斯噪聲中微弱瞬态信號的檢測。
At present, most of the DOA estimation algorithms are used in the Gaussian noise environment.
目前，大多數的DOA估計算法是應用在高斯噪聲環境下的。
This method can also be used in other signal processing field to estimate white Gaussian noise.
該方法還可以用于其它信號處理領域高斯白噪聲的估計。
This paper compares the BER performances of them for white Gaussian noise channel theoretically.
本文通過理論推導對這兩種技術在高斯白噪聲通信信道巾的誤碼性能進行了比較。
高斯噪聲（Gaussian Noise）是一種在信號處理和統計學中常見的隨機噪聲類型，其幅值分布服從正态分布（高斯分布）。這種噪聲廣泛存在于自然環境和電子系統中，例如傳感器測量誤差、熱噪聲以及通信信道幹擾等場景。
從數學角度，高斯噪聲的概率密度函數可表示為： $$ p(x) = frac{1}{sigmasqrt{2pi}} e^{-frac{(x-mu)}{2sigma}} $$ 其中$mu$為均值（通常為0），$sigma$為标準差，決定了噪聲強度。在數字圖像處理中，高斯噪聲表現為像素值的隨機波動；在無線通信中則會引起信號幅度的隨機畸變。
根據美國國家标準與技術研究院（NIST）的定義，高斯噪聲屬于加性白噪聲的典型代表，其功率譜密度在頻域内均勻分布。這種特性使其成為評估系統抗噪聲性能的基礎模型，在圖像降噪算法開發、通信系統設計等領域具有重要研究價值。
英國劍橋大學工程系的研究表明，高斯噪聲對數字信號的影響可通過信噪比（SNR）定量分析。當SNR低于臨界值時，噪聲會顯著降低數字通信系統的誤碼率性能。相關研究成果發表于《IEEE信號處理彙刊》。
高斯噪聲（Gaussian Noise）指服從高斯分布（正态分布）的隨機噪聲，其概率密度函數可表示為：
$$ p(x) = frac{1}{sigmasqrt{2pi}} e^{-frac{(x-mu)}{2sigma}} $$
其中$mu$為均值，$sigma$為标準差。
可通過Python的NumPy庫生成高斯噪聲矩陣，并疊加到原始數據上實現模拟（參考）。
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