ガウスノイズ - 定義

](/jp/ja/news/library-articles/page/69706/)ガウス雑音（ ）とは、その標本値の統計的分布がガウス確率密度関数（正規分布）によって記述されるランダムな雑音の一種である。これは、値の大部分が平均値の周辺に集中しており、平均値から離れるにつれて極端な値が生じる確率が対称的に減少することを意味する。この種のノイズは、通信システムの解析、信号処理、および計測・伝送システムにおける干渉モデリングで広く利用されている。

ガウスノイズの特徴は、平均（通常はゼロ）と分散という2つのパラメータによって記述される点にあります。分散は平均値を中心とした値の広がりを定義し、それによってノイズの強度が決まります。ガウスノイズは様々な領域（時間、空間、周波数）で発生し得ますが、その統計的性質は不変です。平坦なスペクトルによって定義されるホワイトノイズ[とは対照的に、ガウスノイズは、そのスペクトル特性にかかわらず、信号の振幅分布を指す。しかし、実際には、ガウス分布に従うホワイトノイズ、つまり、平坦なスペクトルと正規分布のサンプルを持つランダムプロセスがしばしば考慮される。

ガウスノイズは、情報理論および通信分野における基本的なモデルであり、いわゆる加法性白色ガウスノイズ（AWGN）チャネルの基礎を成しています。このチャネルでは、白色スペクトルと正規分布を持つランダムノイズが有用信号に加算されると仮定されます。このモデルにより、データ伝送の信頼性、フィルタ設計、誤り訂正符号化および信号検出に対するノイズの影響を解析的に研究することが可能となる。

実用的な応用において、ガウスノイズは電子システムにおける熱的摂動、アナログセンサーの測定変動、あるいはデジタル画像におけるランダムな誤差を表すことができます。ガウスノイズに関する知識とモデリング技術は、システムの品質分析や、信号検出、推定、フィルタリングアルゴリズムの設計において極めて重要です。

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