高斯噪声是由许多独立的小噪声组成的，每个小噪声都有相同的概率分布。这些小噪声有可能是由于系统自然波动、电磁信号干扰、温度变化等因素引起的。高斯噪声的功率谱密度与频率成正比，即高频部分比低频部分更强。
在数字图像处理中，高斯噪声是一种常见的噪声类型，它可以通过像素强度加上随机数实现。高斯噪声会导致图像出现黑点和白点，并且降低图像的清晰度。高斯噪声还会影响图像的灰度分布，从而使得图像的视觉效果下降。
在音频处理中，高斯噪声也是一种常见的噪声类型。高斯噪声会导致音频出现嘶嘶声、爆裂声等问题，从而影响用户的听觉体验。在通讯领域中，由于电磁干扰等原因，高斯噪声也可能会影响信号的接收质量。
针对高斯噪声的处理方法包括滤波和降噪算法。在图像处理中，可以采用高斯滤波器、中值滤波器等方法进行降噪。在音频处理中，可以采用低通滤波器、带阻滤波器等方法进行降噪。还有一些基于机器学习和深度学习等技术的降噪算法，能够更加有效地抑制高斯噪声。