高斯白噪声是一种经典的随机信号模型，常用于描述自然界中的随机噪声信号。其定义是指在时间和频率上具有高度随机性的信号，其幅值在不同频率上均服从高斯分布。

首先，我们需要理解什么是噪声。噪声是指在信号传输或者测量过程中非期望的干扰信号，它通常是由各种随机因素引起的。噪声经常以各种形式存在于我们的生活中，例如电子设备的电磁干扰、大气中的额外信号等。

高斯白噪声是噪声的一种特殊形式，具有以下特点。首先，它是一种平稳过程，即其统计特性在时间上保持不变。其次，它在不同频率上的幅值是随机且服从高斯分布的，也就是正态分布。这意味着高斯白噪声中的每个样本值都是从高斯分布中独立取得的。

在通信系统中，高斯白噪声经常被用作信道模型的一种理想化假设。在这个假设下，信号在传输过程中受到的干扰主要来源于噪声。高斯白噪声的模型能够很好地描述信号在通信过程中发生的随机变化。

高斯白噪声的定义对科学研究和工程应用有着广泛的影响。在无线通信领域，我们常常需要通过合理建模和解析高斯白噪声的影响来提高系统的性能。同时，在信号处理和数据分析中，高斯白噪声模型也被广泛应用。许多统计推断方法和信号处理算法都基于对高斯白噪声的假设。

然而，现实世界中的噪声往往并不完全符合高斯白噪声模型。由于噪声的来源多种多样，其统计特性可能会存在一定的偏差。因此，在实际应用中，我们需要根据具体场景的特点来选择合适的噪声模型，以更好地描述和处理噪声干扰。

总结起来，高斯白噪声是一种常见的随机信号模型，其定义是指在时间和频率上具有高度随机性的信号。它在通信系统、信号处理和数据分析等领域有着广泛的应用。然而，在实际应用中，我们需要根据具体场景选择合适的噪声模型，以更精确地描述和处理噪声干扰。