要产生高斯白噪声，你可以使用随机数生成器和高斯分布函数来实现。下面是一种基本的方法：

1、 导入所需的库：你需要导入用于生成随机数和处理数据的库，如NumPy和Matplotlib。

```python

import numpy as np

import matplotlib、pyplot as plt

```

2、 设置参数：确定噪声的特性，包括均值（mean）和标准差（standard deviation）。这些参数将决定高斯分布的形状。

```python

mean = 0    # 均值

std_dev = 1  # 标准差

```

3、 生成随机数：使用NumPy库的`random`模块中的`normal`函数生成符合高斯分布的随机数。

```python

num_samples = 1000  # 噪声样本数量

gaussian_noise = np、random、normal(mean, std_dev, num_samples)

```

这将生成一个长度为`num_samples`的一维数组，其中的每个元素都是符合指定均值和标准差的高斯分布随机数。

4、 可视化结果：使用Matplotlib库将噪声可视化。

```python

plt、plot(gaussian_noise)

plt、title("Gaussian White Noise")

plt、xlabel("Sample")

plt、ylabel("Amplitude")

plt、show()

```

这将绘制生成的高斯白噪声，并展示其振幅随样本的变化情况。

完整代码如下：

```python

import numpy as np

import matplotlib、pyplot as plt

mean = 0    # 均值

std_dev = 1  # 标准差

num_samples = 1000  # 噪声样本数量

plt、plot(gaussian_noise)

plt、title("Gaussian White Noise")

plt、xlabel("Sample")

plt、ylabel("Amplitude")

plt、show()

```