白雜訊序列，是指白雜訊過程的樣本實稱，簡稱白雜訊。白雜訊是在較寬的頻率範圍內，各等頻寬的頻帶所含的雜訊能量相等的雜訊，是一種功率頻譜密度為常數的隨機訊號或隨機過程，也就是說，此訊號在各個頻段上的功率是一樣的。
對於乙個隨機變數x(t
)（t=
1,2,
3,⋅⋅
⋅）
x(t)（t=1,2,3,\cdot \cdot \cdot）
x(t)（t
=1,2
,3,⋅
⋅⋅），如果是由乙個不相關的隨機變數的序列構成的，即對於所有s不等於t，隨機變數x(t)和x(s)的協方差為零，則稱其為純隨機過程。對於乙個純隨機過程來說，若其期望為0，方差為常數，則稱之為白雜訊過程。
理想的白雜訊具有無限的頻寬，因而其能量無限大，這是不可能實際存在的，所以，我們把有限頻寬內的平整訊號視為白雜訊，以便我們實際應用當中的分析。一般情況下，若乙個雜訊過程所具有的頻譜寬度遠遠大於它所作用系統的頻寬，並且在該頻寬中其功率譜密度基本為一常數，那麼就能夠把其作為白雜訊來對待。
白雜訊的功率密度函式恆定，為：
p n(
t)=n
02(−
∞<
f<+∞
)(w/
hz)p
n(t)
=n0(
0<
f<+∞
)(w/
hz
)p_n(t)=\frac(-\inftypn
(t)
=2n0
(−
∞<
f<+∞
)(w/
hz)p
n(t
)=n0
(0<
f<+∞
)(w/
hz)其中n
0n_0
n0為常數。
高斯雜訊指的是它的概率密度函式服從正態分佈的雜訊。高斯分布，記為n(u
,σ2)
n (u,\sigma^2)
n(u,σ2
)，其中u
uu為高斯分布的均值（數學期望），σ
2\sigma^2
σ2為高斯分布的方差，當u=0
,σ2=
1u=0,\sigma^2=1
u=0,σ2
=1時，該分布稱為標準正態分佈。高斯分布的一維概率密度可表示為式：
p (x
)=12
πσex
p(−(
x−u)
22σ2
)p(x)=\frac\sigma}exp(-\frac)
p(x)=2
πσ1
exp
(−2σ
2(x−
u)2
)在通訊通道中，一般雜訊的均值μ=0
μ=0μ=
0。，那麼可以得知當雜訊的均值是零的時候，雜訊的平均功率等於其方差。
高斯白雜訊的高斯指的是概率分布為正態分佈，白雜訊指的是其二階矩不相關一階矩為常數。故把瞬時值的概率分布服從高斯分布，功率譜密度服從均勻分布的雜訊稱為高斯白雜訊。這兩個條件是判斷高斯白雜訊效能的標準。
由於高斯白雜訊能夠反映實際通訊通道中的雜訊情況，能夠比較真實的反映通道雜訊的一些特性，並且可以用具體的數學表示式表示，適合分析、計算系統的抗雜訊效能，所以廣泛應用於通訊系統的理論分析。
高斯白雜訊
本文科普一下高斯白雜訊 white gaussian noise，wgn 白雜訊，如同白光一樣，是所有顏色的光疊加而成，不同顏色的光本質區別是的它們的頻率各不相同 如紅色光波長長而頻率低，相應的，紫色光波長短而頻率高 白雜訊在功率譜上 若以頻率為橫軸，訊號幅度的平方為功率 趨近為常值，即雜訊頻率豐富...
Matlab白雜訊高斯雜訊
實現書本 隨機控制 上關於生成高斯白雜訊的方法。白雜訊就是標準均勻分布偽隨機數列。1.標準均勻分布函式，均值1 2，方差1 12 x1 1973 y zeros 1,500 for i 1 500 x1 mod 91 x1,10 4 y 1,i x1 10000 end stem y xlabel ...
Matlab awgn高斯白雜訊函式
在訊號x中加入高斯白雜訊。訊雜比snr以db為單位。x的強度假定為0dbw。如果x是複數，就加入復雜訊。如果sigpower是數值，則其代表以dbw為單位的訊號強度 如果sigpower為 measured 則函式將在加入雜訊之前測定訊號強度。重置randn的狀態。y awgn powertype ...