Eliminar el ruido gaussiano de una señal para obtener un valor mínimo

1. ¿Por qué necesitamos el ruido gaussiano??
2. ¿Qué es el ruido gaussiano en el procesamiento de la señal??
3. ¿Puede el ruido gaussiano ser negativo??

¿Por qué necesitamos el ruido gaussiano??

Una primera ventaja del ruido gaussiano es que la distribución en sí misma se comporta muy bien. Se llama distribución normal por una razón: tiene propiedades convenientes y se usa muy ampliamente en ciencias naturales y sociales. Las personas a menudo lo usan para modelar variables aleatorias cuya distribución real es desconocida.

¿Qué es el ruido gaussiano en el procesamiento de la señal??

El ruido gaussiano, llamado así por Carl Friedrich Gauss, es un término de la teoría del procesamiento de señales que denota un tipo de ruido de señal que tiene una función de densidad de probabilidad (PDF) igual al de la distribución normal (que también se conoce como distribución gaussiana).

¿Puede el ruido gaussiano ser negativo??

[Gaussiano] La distribución de probabilidad de las muestras de ruido es gaussiana con una media cero, i.mi., En el dominio del tiempo, las muestras pueden adquirir valores positivos y negativos y, además, los valores cercanos a cero tienen una mayor probabilidad de ocurrencia, mientras que los valores muy lejos de cero tienen menos probabilidades de aparecer.