高斯噪聲

噪聲是電路或系統中不含信息量的電壓或電流。在工業與自然界中，存在着各種干擾源（噪聲源），如大功率電力電子器件的接入、大功率用電設備的開啓與斷開、雷擊閃電等都會使空間電場和磁場產生有序或無序的變化，這些都是干擾源（或噪聲源）。這些源產生的電磁波或尖峯脈衝通過磁、電耦合或是通過電源線等路徑進入放大電路，各種電氣設備，形成各種形式的干擾。

所謂高斯噪聲是指它的概率密度函數服從高斯分佈（即正態分佈）的一類噪聲。如果一個噪聲，它的幅度分佈服從高斯分佈，而它的功率譜密度又是均勻分佈的，則稱它為高斯白噪聲。高斯白噪聲的二階矩不相關，一階矩為常數，是指先後信號在時間上的相關性。高斯白噪聲包括熱噪聲和散粒噪聲。在通信信道測試和建模中，高斯噪聲被用作加性白噪聲以產生加性白高斯噪聲。

在電信和計算機網絡中，通信信道可能受到來自許多自然源的寬帶高斯噪聲的影響，例如導體中的原子的熱振動（稱為熱噪聲或約翰遜 - 奈奎斯特噪聲），散粒噪聲，來自地球和其他温暖的物體，以及來自太陽等天體。 ^[1] 

高斯分佈，也稱正態分佈，又稱常態分佈，記為N（μ，σ^2），其中μ，σ^2為分佈的參數，分別為高斯分佈的期望和方差。當有確定值時，p(x)也就確定了，特別當μ=0，σ^2=1時，X的分佈為標準正態分佈。

在數字圖像中的高斯噪聲的主要來源出現在採集期間。 由於不良照明和/或高温引起的傳感器噪聲。在數字圖像處理中，可以使用空間濾波器來降低高斯噪聲，但是當對圖像進行平滑時，結果可能導致精細縮放的圖像邊緣和細節的模糊，因為它們也對應於被阻擋的高頻。 用於噪聲去除的常規空間濾波技術包括：平均（卷積）濾波，中值濾波和高斯平滑。 ^[1-2] 

在電子技術測控系統中，對干擾與噪聲抑制方法主要有屏蔽、合理接地、隔離、合理佈線、淨化電源、濾波、採用專用器件等等措施。

除了採用通用的噪聲抑制方法外，對高斯噪聲的抑制方法常常採用數理統計方法。