def GaussianNoise_1d(N, dx, Sigma):
    '\n\tPSD(f) = np.exp(-0.5^f/Sigma^2)\n\t'
    x = np.linspace((((- N) // 2) * dx), ((N // 2) - (1 * dx)), N)
    y = np.exp((((- 0.5) * (x ** 2)) / (Sigma ** 2)))
    return Psd2NoisePattern_1d(y)
PSD(f) = np.exp(-0.5^f/Sigma^2)
def GaussianNoise_1d(N, dx, Sigma):
    '\n\t\n\t'
    x = np.linspace((((- N) // 2) * dx), ((N // 2) - (1 * dx)), N)
    y = np.exp((((- 0.5) * (x ** 2)) / (Sigma ** 2)))
    return Psd2NoisePattern_1d(y)