噪声是一个广泛的概念，它包括任何不希望出现在信号中的干扰。这些干扰可能来自设备本身、外部环境或信号的传输过程。在信号处理中，我们常常努力消除或减少这些噪声以提高信号质量和可靠性，但即使经过处理，仍然会留下一些未能完全去除的噪声，这就是残余噪声。

残余噪声可能源自多个方面。例如，在数字信号处理中，量化误差会导致残余噪声的产生。另外，在模拟电路中，电子元件的非线性特性和热噪声也会导致残余噪声的存在。在通信系统中，同步误差、多径传播和干扰等因素都可能导致残余噪声的产生。在图像处理中，图像传感器的噪声、压缩算法和信号传输过程都可能带来残余噪声。

残余噪声对系统性能产生着重要影响。它可能降低信号的清晰度、降低通信系统的容错能力、影响图像的质量等。因此，处理残余噪声成为了信号处理领域的重要课题之一。一些常见的处理残余噪声的方法包括滤波、误差校正、增强算法等。在信号采集的过程中，精心设计的硬件和传感器也可以减少残余噪声的产生。

值得注意的是，虽然我们可以尽可能地减少残余噪声，但我们可能永远无法完全消除它。因此，在实际应用中，我们需要在理论和实际性能之间进行权衡，选择合适的处理方法以达到所需的性能指标。