概率密度函数：概率密度函数描述了信号值的分布情况。在噪声统计学中，常用的概率密度函数包括高斯分布、泊松分布和指数分布等。

统计特性：噪声的统计特性包括均值、方差、自相关性、谱密度等。通过对这些统计特性的分析，可以了解噪声信号的性质和趋势。

高斯白噪声：高斯白噪声是常见的噪声模型之一，其具有平均值为零、功率谱密度均匀的特点。在许多应用中，假设信号中的噪声为高斯白噪声是一个常见的假设。

噪声统计学在通信系统、图像处理、金融市场分析等领域中具有重要的应用。它可以帮助我们理解噪声的特性、优化系统设计，并提供有关随机过程的有用信息。