这些操作将原始随机变量转换为高斯白噪声的样本。

根据实际需要，可以进行进一步的调整或处理，如放大、调整均值或方差等操作。

读表法产生的高斯白噪声具有以下特点：

平稳性：高斯白噪声在时间上是平稳的，即其统计特性在时间上保持不变。

无相关性：高斯白噪声的样本之间是独立的，即每个样本都是相互独立的。

频谱平坦：高斯白噪声的频谱分布是平坦的，即在所有频率上具有相等的能量。

读表法是产生高斯白噪声的一种常用方法，它被广泛应用于信号处理、通信系统、模拟电路测试等领域。