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噪声信号是指在信号传输或采集过程中引入的不希望出现的随机干扰。噪声信号是实际系统中普遍存在的，它可以来自各种源头，如电子设备、天气环境、人造信号等。

噪声信号分析是对噪声进行研究和评估的过程。通过噪声信号分析，我们可以了解噪声的特性、来源和影响，从而采取措施进行噪声抑制和改进系统性能。

在噪声信号分析中，常用的方法包括以下几个方面：

1、 频域分析：通过将信号转换到频域，可以观察到信号在不同频率上的特性。常见的频域分析方法包括傅里叶变换和功率谱密度估计。通过频域分析，我们可以了解信号在不同频率上的能量分布和频谱特性。

2、 时域分析：时域分析是观察信号在时间上的变化。通过时域分析，可以观察到信号的波形和振幅变化。常用的时域分析方法包括自相关函数和互相关函数分析。时域分析可以揭示信号的瞬时特性和事件序列。

3、 统计分析：噪声信号往往呈现出随机性和不确定性。通过统计分析，可以对噪声信号进行建模和预测。常用的统计分析方法包括平均值、方差、自相关函数、互相关函数等。统计分析可以帮助我们了解噪声信号的概率分布和统计特性。

4、 滤波技术：滤波是对噪声信号进行抑制或去除的一种方法。常用的滤波技术包括低通滤波、高通滤波、带通滤波等。滤波技术可以通过选择合适的滤波器来抑制或降低特定频率范围内的噪声信号。

5、 参数估计：参数估计是指通过对噪声信号进行建模，估计其参数值。常见的参数估计方法包括小二乘法、大似然估计法等。参数估计可以帮助我们理解噪声信号的特性和生成模型。