高斯雜訊英文解釋翻譯、高斯雜訊的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【電】 gaussian noise

分詞翻譯：

高斯的英語翻譯：

gauss
【計】 Gaussian
【醫】 gauss

雜訊的英語翻譯：

noise

專業解析

高斯雜訊（Gaussian Noise）是信號處理、通信工程、統計學和物理學等領域中的一個核心概念，指其瞬時幅度值服從高斯分布（正态分布）的隨機噪聲。以下是其詳細解釋：

定義與核心特征：
- 漢英對應：中文“高斯雜訊”對應英文“Gaussian Noise”。“雜訊”即“噪聲”（Noise），指信號中不希望存在的隨機幹擾。“高斯”特指其統計特性。
- 統計特性：高斯雜訊的關鍵特征在于其任意時刻的幅度值（電壓、電流、像素值等）服從高斯概率密度函數（PDF）： $$ p(x) = frac{1}{sigmasqrt{2pi}} e^{-frac{(x - mu)}{2sigma}} $$ 其中：
  - $x$ 是噪聲的瞬時幅度值。
  - $mu$ 是均值（Mean），通常為 0（表示噪聲圍繞零值波動）。
  - $sigma$ 是标準差（Standard Deviation），衡量噪聲的強度或幅度分散程度。
  - $sigma$ 是方差（Variance），同樣表征噪聲功率。
- 形狀：高斯分布呈對稱的鐘形曲線（“鐘形曲線”），$mu$ 處為峰值，$sigma$ 決定曲線的寬度（$sigma$ 越大，噪聲幅度越分散，噪聲越強）。
産生原因與普遍性：
- 高斯雜訊常由大量獨立的、微小的隨機源（如電子的熱運動）共同作用産生，根據中心極限定理，這些獨立隨機變量的總和趨向于高斯分布。這使得高斯雜訊成為自然界和電子系統中最常見的噪聲類型之一。
- 典型來源包括導體中電子的熱噪聲（Johnson-Nyquist Noise）、成像設備中的散粒噪聲（在光子流量足夠大時近似高斯）等。
重要性與應用：
- 理論基礎：高斯雜訊在數學上易于處理，其統計特性被深入研究，是許多通信理論、檢測理論、估計理論和圖像處理算法的基礎模型和假設前提。
- 系統性能分析：在通信系統中，高斯白噪聲（AWGN - Additive White Gaussian Noise）是分析信道容量（香農公式）和誤碼率性能的标準噪聲模型。“加性”指噪聲直接疊加在信號上，“白”指其功率譜密度在整個頻域内均勻分布。
- 圖像處理：數字圖像中的傳感器噪聲常被建模為高斯噪聲，是圖像去噪算法（如高斯濾波、非局部均值、BM3D）的主要處理對象之一。
與其他噪聲的區别：
- 白噪聲：指功率譜密度均勻的噪聲。高斯噪聲可以是白的（AWGN），也可以是非白的（有色高斯噪聲）。白噪聲不一定是高斯的（如均勻分布白噪聲）。
- 脈沖噪聲（椒鹽噪聲）：表現為隨機出現的極大幅度的正或負脈沖，其統計特性與高斯噪聲截然不同。

參考資料：

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).

網絡擴展解釋

“高斯雜訊”（Gaussian Noise）是信號處理、電子工程和深度學習等領域中的術語，指一種符合正态分布（高斯分布）的隨機噪聲。以下是詳細解釋：

定義與數學表達

高斯雜訊的幅值服從正态分布，其概率密度函數（PDF）為： $$ pdf(x) = frac{1}{sigma sqrt{2pi}} e^{-frac{(x - mu)}{2sigma}} $$ 其中，$mu$ 是均值（通常為0），$sigma$ 是标準差，決定了噪聲的強度。

核心特點

統計特性
- 均值為零，噪聲值圍繞零對稱分布。
- 标準差$sigma$越大，噪聲幅度越強。
應用場景
- 常見于電子信號傳輸、圖像處理（如傳感器噪聲）、通信系統等。
- 在深度學習中，常被用于數據增強或模拟真實環境幹擾。
與其他噪聲的區别
- 不同于椒鹽噪聲（突發性黑白點），高斯噪聲是連續且平滑的隨機幹擾。

處理方法

濾波技術：常用高斯濾波器（通過加權平均平滑噪聲）或中值濾波器（消除離群值）。
數學建模：在算法中通過添加高斯噪聲模拟真實場景，提升模型魯棒性。

術語翻譯

英文為Gaussian Noise，在電學領域常簡稱為“高斯噪聲”。

如果需要進一步了解具體應用案例或數學推導，可參考信號處理或深度學習的專業資料。