首先宣告一點：樓主說的「高斯白雜訊服從的是均值為0，方差為n0/2的高斯分布」是不準確的，如果樓主真的看到這樣的提法，說明該作者在這個問題上也沒有弄清楚。
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通常文獻所說的雜訊的方差，是指加性高斯白雜訊（awgn）的經過取樣後的取樣值的方差，具體說，就是數字通訊原理裡說的在相關接收/或匹配濾波後的輸出，此時的方差是n0/2（見proakis的digital communcations的第五章第
一、二節）。若說某個白高斯過程的方差是n0/2，這個提法本身就是不嚴格的，因為對於均值為0的高斯白雜訊，方差就是總功率，因為：總功率=直流功率+交流功率=0+交流功率=0+方差，因為均值為0，所以直流功率為0，方差就是交流功率,亦即總功率。因為根據白雜訊的定義，他的功率譜在整個頻段上都是乙個常數，此時總功率是對功率譜在整個頻段上的積分，這個總功率自然就是無窮大的了。
實際上，即使輸入的雜訊真的是awgn，經過相關接收/或匹配濾波後，雜訊項就不再是白的了，因為相關接收/匹配濾波器本身就可以被看作是乙個濾波器（積分器的系統函式為1/jw,即是個低通），wgn經過濾波器後，功率自然就不再是無窮大了，雖然它的相關接收/匹配濾波器輸出取樣值分布仍然是高斯的。如果有作者說「高斯白雜訊服從的是均值為0，方差為n0/2的高斯分布」，那一定是指白雜訊經過相關接收/或匹配濾波後並取樣獲得的離散隨機過程是均值為0，方差為n0/2的高斯分。
白雜訊是一種理想隨機過程，其雙邊功率譜密度等於常數
雖然高斯白雜訊方差為無窮大，但經濾波後高斯白雜訊的方差是有限的。例如，若awgn與正交函式系中的某一函式相關，則相關器輸出訊號的方差為
因此在隨後的檢測過程中，假定雜訊是相關器或匹配器的輸出雜訊，方差為
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...
高斯白雜訊
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...
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 ...