噪声信号是指在通信、测量和控制系统中存在的非目标信号。它往往以随机性质表现，包含了各种频率和振幅成分。噪声信号对系统性能的影响十分重要，因此分析和理解噪声信号的特性是非常关键的。

噪声信号分析主要涉及以下几个方面：

1、 噪声源模型：噪声可以来自于各种物理过程，如热噪声、量子噪声、电磁辐射等。不同类型的噪声有着不同的统计性质和功率谱密度。通过建立适当的模型，可以描述噪声信号的特性，并在设计系统时进行噪声补偿和抑制。

2、 噪声功率谱密度：噪声信号的统计性质可以用功率谱密度（PSD）来描述。功率谱密度表示了信号在不同频率上的功率分布。通过对噪声信号的功率谱密度进行分析，可以确定信号的频带特性和频率分布规律，从而有针对性地选择滤波器和增益控制策略。

3、 噪声参数测量：为了进行有效的噪声信号分析，需要对噪声进行准确的测量。常用的噪声参数包括均方根值（RMS）、峰-峰值、峰值因子等。通过测量这些参数，可以了解噪声信号的强度和幅度范围，为系统性能的评估提供依据。

4、 噪声滤波：在很多应用中，噪声信号需要被滤除或抑制，以保证目标信号的准确性和稳定性。噪声滤波可以通过模拟滤波器或数字滤波器实现。通过分析噪声信号的频谱特性，可以选择适当的滤波器类型和参数，对噪声信号进行滤波处理。

5、 噪声相关性分析：在某些情况下，噪声信号可能具有一定的相关性。通过分析噪声信号的相关性，可以了解噪声信号之间存在的关联程度和可能的相互干扰。这对于设计多通道系统和提高系统鲁棒性非常重要。