与高斯噪声不同，非高斯噪声可能表现出更为复杂的统计特性和分布形式。它可以包括各种各样的噪声类型，例如偏态分布、尖峰分布、厚尾分布等。这些非高斯噪声的特点使得它们在信号处理、通信系统、金融建模、天气预测等领域中具有重要应用价值。

在信号处理领域，非高斯噪声常常会对信号的采样、传输和处理产生影响，因此对于非高斯噪声的建模和处理成为了研究的热点之一。一些常见的非高斯噪声模型包括泊松噪声、指数分布噪声、瑞利分布噪声等。针对不同的应用场景，研究者们提出了各种方法来有效地对付非高斯噪声的影响，例如基于小波变换的去噪方法、基于分位数的稳健估计方法等。

在金融领域，股票市场的波动、交易的价格变化等也常常表现出非高斯分布的特性，因此对非高斯噪声的建模和预测对于金融风险管理和投资决策具有重要意义。研究人员通过引入非高斯噪声模型，提出了一系列创新的金融衍生品定价模型和波动率预测方法，以更好地适应市场实际情况。