非随机噪声通常由各种外部因素引起，包括电源杂散、电磁干扰、传输线路损耗以及设备元件的非线性等。这些因素可能导致信号的畸变、幅度变化或频谱形状的改变，从而引入非随机噪声。

非随机噪声在时域上可能会呈现出周期性或规则性的波动。例如，当存在电源杂散时，噪声信号可能会呈现出固定的频率和振幅的周期性变化。

不同的非随机噪声源可能具有不同的频谱特性，如低频噪声、高频噪声或带限噪声等。通过分析频谱，可以了解噪声信号的能量分布情况以及频率成分的重要性。

由于其具有一定的规律性和可预测性，可以使用数学模型或统计方法来描述和分析非随机噪声。例如，可以使用自回归（AR）模型、自回归移动平均（ARMA）模型或自回归滑动平均（ARIMA）模型等来对非随机噪声进行建模和预测。

非随机噪声对于许多领域都具有重要的影响。在通信系统中，非随机噪声可能会引起信号传输的错误或丢失。在电子设备中，非随机噪声可能会导致电路工作不正常或解读信息的困难。因此，了解非随机噪声的特性和影响对于有效地设计和优化系统重要。