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高斯噪声是一种符合高斯分布（也称为正态分布）的随机变量生成的噪声。在高斯噪声中，绝大多数信号值集中在均值附近，而离均值越远的信号值出现的概率越小。这种分布特性与许多自然现象相符，例如电子元件的热噪声、自然环境中的背景噪声等。

高斯噪声有许多良好的统计特性，这使得它成为噪声分析的一种理想选择。一方面，高斯分布的概率密度函数具有解析形式，可以方便地进行数学推导和计算；另一方面，高斯噪声的数学期望和方差可通过简单的数学运算进行估计，使得对噪声的统计特性有较准确的了解。

高斯噪声还具有线性叠加和中心极限定理等重要性质。线性叠加是指多个高斯噪声信号的叠加结果仍然服从高斯分布，这使得我们可以将多个独立的噪声源进行合并分析，更好地模拟真实的复杂噪声环境。而中心极限定理表明，当随机变量服从独立同分布的噪声源足够多时，其总和的分布趋近于高斯分布。这使得高斯噪声成为了模拟复杂系统中多个随机因素叠加的有效工具。

高斯噪声广泛应用于各种领域的研究和实践中。在信号处理领域，高斯噪声常被用来模拟通信信道中的噪声，以评估通信系统的性能。在图像处理领域，高斯噪声可以模拟摄像头、扫描仪等设备中的噪声，从而进行图像增强、降噪等算法的设计与优化。高斯噪声还被广泛用于金融市场模型、气象预测、机器学习中的参数初始化等领域。