散粒噪聲或泊松噪聲是一種可以通過泊松過程建模的噪聲。

在電子產品中，散粒噪聲源于電荷的離散性。 散粒噪聲也出現在光學設備的光子計數中，其中散粒噪聲與光的粒子性質有關。

在一個統計實驗中，例如拋一枚均勻的硬幣并計算正面和反面的出現次數，多次拋擲后正面和反面的數量只會相差很小的百分比，而僅拋幾次后結果正面朝上的次數就會xxx超過 尾巴或反之亦然； 如果一次又一次地重復幾次投擲的實驗，結果將會有很大的波動。 從大數定律可以看出，相對波動會隨著投擲次數的平方根倒數而減少，這一結果適用于所有統計波動，包括散粒噪聲。

散粒噪音的存在是因為光和電流等現象由離散（也稱為量子化）“數據包”的運動組成。 考慮光——一束離散的光子——從激光指示器發出并撞擊墻壁以形成一個可見點。 控制光發射的基本物理過程使得這些光子在隨機時間從激光器發射； 但是創建一個斑點所需的數十億個光子是如此之多，以至于亮度，即每單位時間的光子數，隨時間的變化很小。 然而，如果降低激光亮度直到每秒只有少數光子撞擊墻壁，則光子數量（即亮度）的相對波動將很明顯，就像拋幾次硬幣一樣。 這些波動是散粒噪聲。

1918 年，Walter Schottky 首次提出了散粒噪聲的概念，他研究了真空管中電流的波動。

當攜帶能量的有限數量的粒子（例如電子電路中的電子或光學設備中的光子）足夠小以至于描述獨立隨機事件發生的泊松分布引起的不確定性時，散粒噪音可能占主導地位 , 意義重大。 它在電子、電信、光學檢測和基礎物理學中很重要。

該術語也可用于描述具有相似來源的任何噪聲源，即使只是數學上的。 例如，粒子模擬可能會產生一定量的噪聲，由于模擬的粒子數量較少，模擬會出現不適當的統計波動，無法反映真實世界的系統。 散粒噪聲的幅度根據預期事件數（例如電流或光強度）的平方根而增加。 但由于信號本身的強度增加得更快，散粒噪聲的相對比例降低，信噪比（僅考慮散粒噪聲）無論如何都會增加。 因此，散粒噪聲最常見于已放大的小電流或低光強度。

對于大數，泊松分布接近其均值的正態分布，基本事件（光子、電子等）不再單獨觀察，通常使實際觀察中的散粒噪聲與真正的高斯噪聲難以區分。 由于散粒噪聲的標準偏差等于平均事件數 N 的平方根，因此信噪比 (SNR) 由下式給出：

S N R = N N = N 。 {\displaystyle \mathrm {SNR} ={\frac {N}{\sqrt {N}}}={\sqrt {N}}。\,}

因此，當 N 非常大時，信噪比也非常大，并且由于其他來源導致的 N 的任何相對波動更有可能支配散粒噪聲。 然而，當其他噪聲源處于固定水平時，例如熱噪聲，或增長速度低于 N {\displaystyle {\sqrt {N}}} ，增加 N（直流電流或光照水平等） 會導致散粒噪聲占主導地位。

電子電路中的散粒噪音由直流電流中電流的隨機波動組成，其起源是由于電流實際上由離散電荷（電子）的流動組成。 然而，由于電子具有如此微小的電荷，散粒噪聲在許多（但不是全部）電傳導情況下相對微不足道。 例如，1 安培電流包含每秒約 6.24×1018 個電子； 盡管這個數字在任何給定的一秒內會隨機變化數十億，但與電流本身相比，這種波動是微不足道的。 此外，與電子電路中的其他兩種噪聲源（閃爍噪聲和約翰遜-奈奎斯特噪聲）相比，散粒噪聲通常不太顯著。 然而，散粒噪聲與溫度和頻率無關，這與 Johnson-Nyquist 噪聲（與溫度成正比）和閃爍噪聲形成對比，頻譜密度隨著溫度的升高而降低。