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高斯噪声是一种理想的噪声模型。在现实世界中，许多自然和人造系统都会受到各种各样的噪声干扰，而高斯噪声可以很好地近似这些真实噪声的统计特性。高斯噪声具有零均值和平方根的线性增长性质，这使得它在噪声模型中具有一定的优势。

具有良好的数学性质。高斯噪声是一种随机变量，其概率密度函数为正态分布。这种分布具有很多有用的性质，例如可计算的数学期望、方差、协方差等。这些性质使得高斯噪声在数学推导和分析中更易处理，并且能够提供有效的工具和方法来研究和处理噪声相关的问题。

能够较好地描述系统的随机性。在许多实际应用中，系统噪声往往是由多个独立的随机变量组成的。根据中心极限定理，这些随机变量的总和或平均值趋近于高斯分布。因此，将多个独立随机变量叠加起来的噪声往往可以用高斯噪声进行近似。

在信号处理和通信系统中也有实际应用。在信号处理中，高斯噪声常用于图像去噪、语音增强等任务。在通信系统中，高斯噪声可以用来描述信道中的随机噪声干扰，从而确定信道容量、误码率等性能指标。