为什么在信号处理中要假设噪声是高斯白噪声呢？

热噪声和散粒噪声是高斯白噪声。比如当描述的对象涉及热运动时，就要考虑高斯白噪声。
该噪声信号为一种便于分析的理想噪声信号，实际的噪声信号往往只在某一频段内可以用高斯白噪声的特性来进行近似处理。由于AWGN信号易于分析、近似，因此在信号处理领域，对信号处理系统（如FIR、LNA、无线信号传输等）的噪声性能的简单分析(如：信噪比分析)中，一般可假设系统所产生的噪音或受到的噪音信号干扰在某频段或限制条件之下是高斯白噪声。

在信号处理中，噪声是指在信号传输时添加到信号中的随机干扰。为了能够对这种随机干扰进行分析和处理，我们需要对噪声进行数学建模和描述。

高斯白噪声是一种特殊的随机过程，具有以下几个特点：

1. 平均值为零：随机过程的所有取值的平均值都是零。
2. 独立性：随机过程的每个样本值是互相独立的。
3. 等方差性：随机过程的样本值的方差是固定的。

这些特点使高斯白噪声成为一个方便的数学模型，能够简单地描述噪声的统计特性。因此，很多信号处理算法和技术都建立在对高斯白噪声的假设之上。同时，在实际应用中，很多信号存在部分高斯白噪声成分，因此高斯白噪声模型也具有很强的实用性。