在实际应用中，对称噪声经常出现在模拟和数字信号处理系统中。在模拟信号处理中，对称噪声可以对音频信号、图像信号和传感器输出等产生影响。在数字通信中，对称噪声则可能导致误比特率的增加，从而影响通信系统的性能。

对称噪声通常通过其概率密度函数（PDF）进行描述。对于零均值的对称噪声，其概率密度函数在坐标原点附近具有对称的形状，呈现出类似钟形曲线的统计特性。这种性质使得对称噪声在统计建模和分析中具有一定的便利性。

另一个重要的特性是对称噪声的功率谱密度为偶函数，这意味着其频谱在零频率处具有对称性。这对于信号处理和滤波器设计十分重要，因为可以针对对称噪声的频谱特性设计专门的滤波器来抑制或衰减对称噪声的影响。

在实际系统中，对称噪声常常需要被准确建模和处理，以便有效地抑制其对系统性能的影响。例如，在通信系统中，工程师们通常会采取各种技术来抵消对称噪声，例如差分编码调制（PCM）和自适应均衡器等技术。在模拟信号处理中，滤波器设计和噪声消除技术也被广泛应用来应对对称噪声的影响。