TL;博士

答案是否定的，不一定是正常的；是的，它可以是其他发行版。

噪音的颜色

让我们谈谈噪音的颜色。

1. 婴儿在空中旅行时发出的噪音不是白色的。它有颜色。
2. 飞机引擎发出的声音也不是白色的，但它不像孩子的声音那样有色。它更白。
3. 海洋或森林产生的噪音几乎是白色的。

如果您使用降噪耳机，您就会知道＃1是不可能取消的。它可以轻松穿透任何耳机。#2 会很好地取消。

至于#3，你为什么要取消它？

“颜色”一词的由来

这三种噪音有什么区别？它来自光谱分析。正如您在高中时期所知道的那样，您可以通过棱镜发送白光，它将光分成各种不同的颜色。这就是我们所说的白色：所有颜色的比例大致相同。没有颜色占主导地位。

图片来自https://www.haikudeck.com/waves-and-light-vocabulary-uncategorized-presentation-w5bmS88NC9

颜色是特定频率的光，或者您可以说特定波长的电磁波，如下所示。红色相对于蓝色的频率较低，相当于红色的波长较长，接近 800nm，而蓝色波长为 450nm。

图片来自这里：https ://hubpages.com/education/Teachers-Guide-for-Radiation-beyond-Visible-Spectrum

光谱分析

如果您将噪声（无论是声学、无线电还是其他噪声）通过频谱分析工具（如 FFT）发送，您就会得到频谱分解。您会看到每个频率中有多少是在噪声中，如维基百科的下一张图片所示。很明显，这不是白噪声：它在 50Hz、40Hz 等处有清晰的峰值。

如果一个窄频带突出，那么它被称为有色，而不是白色。因此，白噪声就像白光一样，它具有大致相同比例的广泛频率，如下图所示。上图显示了幅度的记录，下图显示了频谱分解。没有频率突出。所以噪音是白色的。

完美正弦

现在，为什么独立同分布随机数（iid）序列会产生白噪声？让我们想想是什么让信号变成彩色的。它是某种频率的波从其他波中突出来。他们主导着频谱。考虑一个完美的符号波：。秒 的任意两点之间的协方差是多少$\sin(2\pi t)$$\phi=1/2$

因此，在存在正弦波的情况下，我们将在时间序列中得到自相关：相隔半秒的所有观测都将完全负相关！现在，说我们的数据是独立同分布的，这意味着没有任何自相关。这意味着信号中没有波。噪声的频谱是平坦的。

不完美的例子

这是我在计算机上创建的示例。我首先记录了我的音叉，然后我记录了电脑风扇的噪音。然后我运行以下 MATLAB 代码来分析光谱：

[y,Fs] = audioread(filew);

data = y(1000:5000,1);
plot(data)
figure
periodogram(data,[],[],Fs);
[pxx,f] = periodogram(data,[],[],Fs);
 [pm,i]=max(pxx);
 f(i)

这是音叉的信号和频谱。正如预期的那样，它的峰值在 440Hz 左右。音叉必须产生近乎理想的正弦波信号，就像我之前的理论示例一样。

接下来我对噪音做了同样的事情。正如预期的那样，没有频率突出。显然这不是白噪声，但它非常接近它。我认为一定有非常高的音调，这让我有点困扰。我需要尽快更换风扇。但是，我在光谱中看不到它。可能是因为我的麦克风太烂了，或者采样频率不够高。

分配不重要

重要的部分是，在随机序列中，数字不是自相关的（甚至更强的，独立的）。确切的分布并不重要。它可以是高斯或伽马，但只要数字在序列中不相关，噪声就会是白色的。

白噪声仅仅意味着样本序列与零均值和有限方差不相关。抽取样本的分布没有限制。现在，如果样本恰好是从正态分布中提取的，那么您就会得到一种特殊类型的白噪声，称为高斯白噪声。