高斯白噪声的幅度是随机变化的，并且在任意时刻的值与前后时刻的值是独立的。这意味着它没有持续的结构或模式，是一种纯粹的随机信号。
当多个高斯白噪声信号叠加时，它们的幅度将相互叠加。由于高斯白噪声信号的幅度是随机变化的，叠加后的噪声信号会表现出更大的振幅范围。这意味着叠加后的噪声信号的振幅可能会比单个信号的振幅更大。
另一个重要的特性是叠加后的噪声信号的功率谱密度。功率谱密度描述了信号在不同频率上的功率分布。对于高斯白噪声信号，其功率谱密度在所有频率上均匀分布。当多个高斯白噪声信号叠加时，叠加后的噪声信号的功率谱密度仍然是均匀分布的。
叠加后的噪声信号的统计特性也会发生变化。具体来说，叠加后的噪声信号的平均值和方差将根据叠加的信号数进行调整。平均值将等于单个信号平均值的总和，而方差将等于单个信号方差的总和。
起来，当多个高斯白噪声信号叠加时，叠加后的噪声信号将表现出更大的振幅范围，功率谱密度仍然均匀分布，并且统计特性将根据叠加的信号数进行调整。
高斯白噪声叠加后的噪声在实际应用中具有广泛的用途。例如，在通信系统中，可以利用噪声叠加来模拟信道中的干扰。在音频处理中，可以将多个噪声信号叠加以增加环境声音的真实感。噪声叠加还可以用于测试和校准各种信号处理系统。
