噪声的描述方法
噪声让电子工程师头疼的一个原因在于它的不确定性，噪声是时刻变化的，且变化是不规律的。所幸的是有些聪明的人发展出了统计学。更幸运的是，工程上的噪声是近似服从一定统计规律的。其中高斯分布也许是工程中最常见的一种噪声的近似统计模型。
用一个图展示下高斯分布的噪声是什么样子的:
这张图展示的是1kHz以上的高频噪声，左图是实际采集到的噪声信号，右图是时域上电压幅值的统计分布。这种噪声看着很眼熟，当我们短接示波器探头的两极时出现的就是类似的噪声。
噪声的叠加
假想我们现在有两个如上图所示的电压噪声。把这两个独立的电压噪声源(X和Y）串联在一起，我们现在想知道这两个电压噪声串联后的总噪声Z。
两个噪声源串联后的等效噪声
我们能预测一秒后的噪声, 也就是X(1)+Y(1)吗？很可惜，我们无法得到确切解，因为X(1)和Y(1)是服从高斯分布的随机变量(假设噪声的分布是时不变的)。
可幸运的是我们可以得出X(1)+Y(1)的概率分布，也就是两个高斯分布的变量相加后的变量的概率分布。数学家早已为我们铺平了道路，后面的计算就是概率论的一道简单课后题。这里就不展示公式了，简单的用下图来说明。
两个独立高斯分布的叠加
可以想象当我们把两个噪声相加的时候，其时域图会像下右图而不会像下左图。
噪声叠加时域图
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