肇庆噪音检测报告出具 科实第三方CMA机构上门采样

泊松噪声是一种离散型的噪声模型，通常用于描述事件的随机发生。它的特点是在一段时间内发生事件的次数是不确定的，各个事件之间是相互独立的。泊松噪声的概率分布函数（Poissondistribution）可以描述事件发生的概率，其平均值和方差相等，即均值等于方差。泊松噪声常用于计数型数据，比如描述网络中的数据包到达情况、辐射计数等。

高斯噪声是一种连续型的噪声模型，也称为正态噪声或白噪声。它的特点是噪声值服从高斯分布（正态分布），也被广泛用于描述实际世界中的各种随机变量。高斯噪声的概率密度函数（ProbabilityDensity Function,PDF）是钟形曲线，呈对称分布。高斯噪声的均值和方差可以描述噪声的强度和分布。高斯噪声常用于模拟连续信号中的噪声，比如图像处理、音频处理等。

泊松噪声和高斯噪声在统计特性上也有所不同。泊松噪声的均值和方差相等，而高斯噪声的均值和方差可以不相等。高斯噪声具有中心极限定理，即多个独立同分布的随机变量的和趋近于高斯分布，而泊松噪声则不满足这一性质。