Python是一種非常強大的編程語言，廣泛被應用于各種技術領域中。其中，Python的科學計算能力得到了廣泛的認可和應用。白噪聲是信號處理領域中的一種特殊信號，它是一種沒有任何周期性特征的信號。在Python中，提取白噪聲也是非常簡單的，下面我們來看一下該如何實現。

import random
# 生成白噪聲信號
def generate_noise(count):
return [random.gauss(0.0, 1.0) for i in range(count)]
# 進行白噪聲提取
def extract_noise(signal):
# 計算平均值和標準差
mean = sum(signal) / len(signal)
std = (sum([(x - mean) ** 2 for x in signal]) / len(signal)) ** 0.5
# 計算信號的偏差值
deviation = [(x - mean) / std for x in signal]
# 返回白噪聲信號
return deviation
# 測試代碼
signal = generate_noise(1000)
noise = extract_noise(signal)
print(noise)

上面的代碼中，我們使用Python中的random庫生成了一個長度為1000的隨機數信號。接著，我們定義了一個函數extract_noise()，用于提取該信號中的白噪聲信號，并返回。該函數首先計算信號的平均值和標準差，然后根據公式 (x - mean) / std 計算出信號中每個數據點的偏差值，最終返回白噪聲信號。

如果我們運行上面的代碼，就可以得到一個長度為1000的白噪聲信號。這個信號是由generate_noise()函數生成的隨機數信號提取得到的。注意，由于我們生成的隨機數信號是均值為0，方差為1的高斯分布，因此提取得到的白噪聲信號也是均值為0，方差為1的正態分布。