Ruido gaussiano - definición
Ruido gaussiano - definición
Ruido gaussiano es un tipo de ruido aleatorio cuyos valores muestrales tienen una distribución estadística descrita por una función de densidad de probabilidad gaussiana (distribución normal). Esto significa que la mayoría de los valores se concentran en torno a la media y que la probabilidad de los valores extremos disminuye simétricamente a medida que se alejan de la media. Este tipo de ruido se utiliza mucho en el análisis de sistemas de comunicación, el tratamiento de señales y la modelización de interferencias en sistemas de medición y transmisión.
Un rasgo característico del ruido gaussiano es su descripción mediante dos parámetros: la media (normalmente igual a cero) y la varianza, que define la dispersión de los valores en torno a la media y, por tanto, la intensidad del ruido. Aunque puede producirse en Otros dominios (tiempo, espacio, frecuencia), su naturaleza estadística permanece constante. A diferencia del ruido blanco , que se define por un espectro plano, el ruido gaussiano se refiere a la distribución de amplitud de una señal, independientemente de sus propiedades espectrales. Sin embargo, en la práctica se suele considerar ruido blanco distribuido gaussiano, es decir, un proceso aleatorio con un espectro plano y una distribución normal de las muestras.
El ruido gaussiano es un modelo fundamental en teoría de la información y telecomunicaciones, constituyendo la base del llamado canal de ruido gaussiano blanco aditivo (AWGN), en el que se supone que a la señal útil se añade ruido aleatorio con espectro blanco y distribución normal. Este modelo permite el estudio analítico del efecto del ruido en la fiabilidad de la transmisión de datos, el diseño de filtros, la codificación de corrección y la detección de señales.
En aplicaciones prácticas, el ruido gaussiano puede representar perturbaciones térmicas en sistemas electrónicos, fluctuaciones de medición en sensores analógicos o errores aleatorios en imágenes digitales. Su conocimiento y modelización son cruciales en el análisis de la calidad de los sistemas y en el diseño de algoritmos de detección, estimación y filtrado de señales.
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