高斯噪声是一种常见的随机噪声，它在信号处理和通信领域中广泛应用。高斯噪声也被称为正态噪声或白噪声，因为其概率密度函数遵循高斯分布。

高斯噪声的特点是具有平均值为零且方差为常数的随机分量。这种噪声可以由多种因素引起，例如电子器件的热噪声、大气干扰、信号传输中的温度变化等。在信号处理中，高斯噪声会对信号进行随机扰动，从而影响信号的质量和可靠性。

高斯噪声的数学表示形式是：

N(x) = A * exp(-((x - μ)^2 / (2 * σ^2)))

其中，N(x)是高斯噪声的幅度，A是幅度的尺度因子，μ是均值，σ是标准差。均值定义了噪声的中心位置，标准差则反映了噪声幅度的大小。当标准差较小时，高斯噪声的波动范围较小；当标准差较大时，波动范围较大。

高斯噪声对信号的影响主要表现在两个方面：干扰和模糊化。

高斯噪声会引入干扰，使得信号的幅度发生变化。这种干扰可以导致信号失真、丢失关键信息或导致误判。在通信系统中，高斯噪声会降低信噪比（SNR），从而影响通信质量和传输速率。

高斯噪声会导致信号模糊化，使得信号的轮廓和细节模糊不清。这一点在图像处理中尤为明显。图像中的高斯噪声会使图像变得模糊，丢失细节。因此，在图像复原和图像增强中，需要采用去噪技术来降低高斯噪声的影响。

为了应对高斯噪声的影响，可以采取各种信号处理方法进行滤波。常见的去噪滤波器包括中值滤波器、均值滤波器、自适应滤波器等。这些滤波器可以通过对信号进行平滑处理，减小高斯噪声的影响，提高信号的质量和可靠性。