शोर यादृच्छिक है, लेकिन सबसे यादृच्छिक घटनाओं की तरह, यह एक निश्चित पैटर्न का अनुसरण करता है। अलग-अलग पैटर्न को अलग-अलग नाम दिए गए हैं।
एक मरने पर विचार करें। यह स्पष्ट रूप से यादृच्छिक है। प्रत्येक परिणाम का ट्रैक रखते हुए, 1000 बार डाई रोल करें। फिर, परिणाम के हिस्टोग्राम की गणना करें; आप पाएंगे कि आपको 1, 2, 3, 4, 5 और 6 में से लगभग एक ही बार मिला है। इस पैटर्न को "वर्दी" कहा जाता है, और डाई फेंकने को "वर्दी यादृच्छिक चर" द्वारा मॉडलिंग की जा सकती है।
थर्मल शोर के साथ एक ही प्रयोग दोहराया जा सकता है। एक रोकनेवाला गरम करें, परिणामस्वरूप वोल्टेज को बढ़ाएं और इसकी तात्कालिक शक्ति को कई बार मापें। फिर हिस्टोग्राम की गणना करें। इस बार, आपको एक समान हिस्टोग्राम नहीं मिलेगा; इसे घंटी की तरह आकार दिया जाएगा, जो शून्य से दूर के मूल्यों की तुलना में शून्य के करीब मूल्यों के साथ होगा। KF गॉस के बाद इस तरह के हिस्टोग्राम को गॉसियन कहा जाता है।
गाऊसी यादृच्छिक घटनाएं प्रकृति में बहुत आम हैं। यह पता चला है कि जब भी आप जिस यादृच्छिक चीज का निरीक्षण करते हैं वह कई, स्वतंत्र यादृच्छिक घटनाओं का एकत्रीकरण है, समग्र यादृच्छिक चर गॉसियन है (इसे तकनीकी रूप से केंद्रीय सीमा प्रमेय कहा जाता है)। थर्मल शोर के मामले में, आप लाखों या यादृच्छिक बेतरतीब इलेक्ट्रॉनों के अरबों के कुल प्रभाव को माप रहे हैं, जो गर्मी से उत्साहित हैं।
घर पर गौसियन यादृच्छिकता बनाने के लिए एक आसान तरीका है (या एक कंप्यूटर में सिम्युलेटेड): कई पासा लें, 100 बोलें, उन्हें कई बार फेंकें, और प्रत्येक फेंक के कुल योग का ध्यान रखें। यदि आप हिस्टोग्राम फिर से पाते हैं, तो आप देखेंगे कि यह एक घंटी वक्र है। इसका कारण सहज रूप से समझ में आसान है: 100 पासा के साथ, आपको कुल 100 प्राप्त करने की संभावना नहीं है (सभी पासा 1 में उतरना होगा), लेकिन 350 के आसपास संख्या प्राप्त करना बहुत आसान है, क्योंकि कई अलग-अलग संयोजन जोड़ते हैं इतनी संख्या तक।
संक्षेप में, कई अलग-अलग प्रकार के शोर हैं जो एक संकेत या एक छवि को प्रभावित कर सकते हैं, प्रत्येक अलग-अलग सांख्यिकीय गुणों के साथ। गॉसियन शोर विशेष रूप से महत्वपूर्ण शोर है क्योंकि यह बहुत प्रचलित है। यह एक हिस्टोग्राम (अधिक सटीक, एक संभावना घनत्व फ़ंक्शन) की विशेषता है जो घंटी वक्र (या गॉसियन फ़ंक्शन) का अनुसरण करता है। जैसा कि आप इसे और अधिक अध्ययन करते हैं, आप पाएंगे कि इसमें कई अन्य महत्वपूर्ण सांख्यिकीय गुण भी हैं।
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