均匀分布是另一种常见的噪声分布。它的概率密度函数可以表示为：
P(x) = 1 / (b - a)，a <= x <= b
其中，a和b是均匀分布的上下界。均匀分布的特点是在给定范围内的概率密度相等，即各个数值出现的概率相同。均匀分布的噪声在统计特性上不像高斯分布那样集中，而是呈现出一种平坦的分布。
泊松分布是用于描述随机事件发生次数的一种分布。它的概率质量函数可以表示为：
P(x) = (λ^x * exp(-λ)) / x!
其中，λ是事件的平均发生率。泊松分布的特点是，每个事件的发生是相互独立的，并且事件发生的平均率是恒定的。泊松分布的噪声在信号处理中常常用于描述突发性的噪声源。
除了以上列举的几种常见噪声分布外，还有其他许多噪声分布模型，如指数分布、伽马分布等。每种分布都有其适用的领域和特点，根据具体的应用场景选择合适的噪声分布模型对于提高系统性能至关重要。
在实际应用中，我们可以通过采集噪声数据并进行统计分析来获得噪声分布的参数。根据得到的分布参数，我们可以对噪声进行量化，评估其对信号的影响程度，并采取相应的措施进行噪声抑制或者降低。
噪声是我们在各个领域中不可避免的因素，而噪声分布的量化是对噪声进行准确分析和处理的基础。通过了解不同噪声分布的特点和数学模型，我们可以更好地理解噪声对信号的影响，从而提高系统的性能和可靠性。