传感器白噪声是高斯分布么

传感器白噪声通常被认为是高斯分布的，也称为正态分布。这种噪声的统计特性在许多实际情况下是随机且均匀的，其幅度的概率密度函数服从高斯分布，具有固定的均值（通常是零）和标准差。高斯噪声的特点是噪声的值在均值附近的概率较高，而远离均值的值出现的概率较低，呈现出一种钟形的分布曲线。
然而，并不是所有的白噪声都是高斯分布的。白噪声的定义仅仅指代其功率谱密度在整个频率范围内是平坦的，即每个频率分量的功率相同，而与噪声的具体分布特性无关。但是，工程实践中遇到的大多数电子噪声，特别是由半导体器件如晶体管和放大器产生的热噪声（约翰逊-奈奎斯特噪声），往往可以用高斯噪声模型来描述。
在实际应用中，如果一个噪声源的幅度分布很广，但是没有明显的尖峰或者拖尾，工程师往往可以近似地认为它是高斯分布的。

相关问题

高斯噪声和高斯白噪声的区别

高斯噪声和高斯白噪声都是常见的噪声类型，它们之间的区别在于其频谱特征和统计特性。
高斯噪声是一种具有高斯分布的随机噪声，即其幅度在时间域内呈现出正态分布。它在频域内的功率谱密度是平坦的，即在所有频率上具有相等的能量。高斯噪声通常被用来模拟信号传输或传感器中的随机干扰。
高斯白噪声是一种特殊形式的高斯噪声，其特点是在所有频率上具有相等的功率谱密度，即能量在整个频谱上均匀分布。它的名称中的"白"表示其频谱类似于白光的频谱，包含了所有频率成分。高斯白噪声在通信系统、图像处理、信号处理等领域中经常被用作随机参考信号或误差模型。
总结来说，高斯噪声是具有高斯分布的随机噪声，而高斯白噪声是一种特殊形式的高斯噪声，其频谱特性呈现出均匀分布。

加性高斯白噪声是什么

加性高斯白噪声的概念
在信号处理领域，加性高斯白噪声（Additive White Gaussian Noise, AWGN）是一种常见的噪声模型。AWGN 的特性在于其概率密度函数遵循正态分布，并且在频域上具有平坦的功率谱密度（PSD），即对于每一个频率分量，噪声的能量都是相同的[^2]。
数学描述
AWGN 可以通过以下参数来定义：

均值：通常设为零。
方差：表示噪声强度的标准偏差平方。

用数学表达式可以写作：
[ n(t) \sim N(\mu,\sigma^2) ]
其中 (n(t)) 表示时间 t 处的噪声样本；(N) 是指服从于正态分布；(\mu=0) 和 (\sigma^2) 分别代表该分布下的平均数和方差。
当这种类型的随机变量被加入到原始无噪信号 s(t) 中时，则形成带有 AWGN 干扰的新观测信号 y(t)，如下所示：
[ y(t)=s(t)+n(t) ]
此过程被称为“加法”，因此得名“加性的”。
% MATLAB code example for generating an AWGN corrupted signal.
Fs = 1e3; % Sampling frequency (Hz)
t = 0:1/Fs:1;
signal = cos(2*pi*50*t); % Original clean sinusoidal wave at 50 Hz
noise_power = 0.01; % Variance of the noise
noisy_signal = awgn(signal, 10*log10(noise_power),'measured');
plot(t,noisy_signal);
title('Signal with Additive White Gaussian Noise');
xlabel('Time(s)');
ylabel('Amplitude');

尽管 AWGN 在理论分析中有广泛应用，但在实际应用中，相机传感器产生的噪声更接近于依赖于信号本身的性质，这被称为信号相关噪声(SDN)[^1]。