语言清晰度测试机构 混响时间测试实验室

在对高斯白噪声进行叠加时，可以使用叠加原则，即将每一个高斯白噪声的样本值相加。由于高斯分布的特性，每个样本值都是一个服从高斯分布的随机变量，因此叠加后的噪声仍然服从高斯分布。

具体而言，设有n个独立的高斯白噪声序列x1, x2, 、、、,xn，其中每个序列的样本点数为n。对应位置上的样本值相加，即可得到叠加后的噪声序列y：

y(i) = x1(i) + x2(i) + 、、、 + xn(i)，其中i为样本点索引。

叠加后的噪声仍然具有高斯分布，其均值为各个噪声的均值之和，方差为各个噪声的方差之和。这是由于高斯分布的线性性质，对于两个独立的高斯分布随机变量，其线性组合仍然是高斯分布。

叠加后的噪声具有更高的功率，即噪声幅度更大。由于高斯分布的特点，其幅度与概率密度函数的形状有关。叠加的噪声序列越多，幅度的分布越宽，即噪声变得更不稳定。

叠加后的噪声可以在信号处理领域中应用于各种场景，例如模拟电路设计、通信系统等。通过控制叠加噪声的数量和功率，可以模拟真实世界中的各种噪声环境，进而进行系统性能测试和优化。