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至今，我们讨论的还是两个“振子”，或两个波之间的相干关系。如果“振子”或波的数目不是二，而是许许多多，甚至是无穷多个的话，那么情况又会怎样呢？在这种情况下，波的频谱就不再是分离的谱，像图14-4，不是那样的一根根孤立的直线，而是变成了图14-5那样的连续谱。
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图14-5“白噪音”的频谱和“粉红色噪音”的频谱
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图14-5中表达了两种不同的典型频谱。左边的称为“白噪音”（white noise），其特点是各种不同频率的振幅相似，也就是说，能量在各种不同频率的波中分布均匀。或者说，各振子之间没有什么耦合关系，即整个系统是处于理想的“无序状态”。
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图14-5右边称为“粉红色噪音”（pink noise）或“1/f噪音”（1/f noise）。从“粉红色噪音”的频谱中，我们可以看出，能量已经从高频区移向了低频区。
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最早，“粉红色噪音”是物理学家1926年研究电子线路时发现的，当时称为“1/f噪音”。后来，物理学家花了50年时间研究为什么会出现“粉红色噪音”，而不是“白噪音”。直到20世纪70年代，物理学家才发现，“粉红色噪音”来源于电子的集团运动。
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而另一方面，音乐家则发现，所有古典音乐和民间音乐的频谱都近于“粉红色噪音”，而只有某些现代音乐才是接近“白噪音”。
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从历史上来看，这种用频谱技术来分析音乐和噪音的方法并不新了，它是在两百多年前法国数学家傅立叶（Baron de Fourier，1768—1830）发明的。所以，人们把这种技术称为“傅立叶分析”（Fourier analysis）或“傅立叶变换”（Fourier transformation）。
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可是，“傅立叶分析”的计算工作量极大，如果没有计算机，即使计算很小段音乐，也要计算几年，并不实用。然而，近30多年来，由于计算机技术的发展，“快速傅立叶变换”（FFT，Fast Fourier Transformation）终于变成一种实际上可以操作的技术。
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“傅立叶变换”当然是非常了不起的发明。但是，即使“快速傅立叶变换”也只适用于音乐频谱的分析和相干程度的计算，但还不足于对人体内电磁波谱进行分析。因为音乐的频谱只在20～2000赫兹之间，但是，人体内的电磁波则是在0.5～1017赫兹。对于这样宽的频带，目前无法用任何现有的仪器同时测量出来，所以也无法用“傅立叶变换”来进行全面的分析。
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幸运的是，物理学理论指出，人体的电导与内电场的强度成正比。而在很大的程度上，人体电导的测量可以在体表进行。这样，从技术的角度来看，测定人体内电场的分布就不太难了。同时，如前面章节所指出的，这种内电场的非均匀分布主要是由电磁驻波的叠加产生的，是一立体的干涉图。这样，我们就没有必要一一测量和计算电磁波的频谱，而可以在体表对这一电磁波的干涉图进行采样测定。
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更幸运的是，多年来，数学家早就发展了许多处理采样数据的方法。这样就可以通过有限的采样数据，来认识一个具有无限多元素的系统。这种方法之一，称为“测量数据的概率分布”（probability distribution of measurement data ）的计算。
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图14-6就是两条人体电导测量数据的概率分布曲线。左边一条是被测试者听伤感音乐《二泉映月》时的“测量数据的概率分布”；而右边是听欢乐音乐《西班牙斗牛士舞曲》时的“测量数据的概率分布”。
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图14-6听两种不同音乐时人体表面“测量数据概率分布”的变化
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从图14-6可以看出，人体生理和心理状态的改变，对人内电场分布的影响极大。其实，这一点也是很好理解的。然而，难的是，这种“测量数据概率分布”的变化又说明了什么问题？我们怎样从这种“测量数据概率分布”的变化中，来看出“身心健康”的程度如何？
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三种理想的概率分布曲线
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有趣的是，我们前辈的数学家，早已找到了三种不同的“概率分布曲线”。今天，我们正好用来描写三种不同的“身心状态”（states of body-mind system）。
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“高斯分布”：1＋1＝2（理想的无序系统测得的概率分布）
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在欧元出现之前的德国货币中，10马克的纸币上印着一个老人的头像，那就是高斯（Karl Friedrich Gauss，1777—1855，图14-7），19世纪的“数学之皇”。高斯出生在一个贫穷的农民家庭，小时候是个放羊娃。幸运的是，一位有钱的贵族发现了他的数学天赋，就有心培养他，最后，他不但成了哥廷根大学的数学教授，还成了世界数学之王。所以，他也成了德意志民族的骄傲。在他极多的数学成果中，最值得骄傲的就是他所发现的“高斯分布曲线”及它的数学表达式（图14-7）。
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图14-7德国马克上的高斯像、高斯分布曲线及其数学公式
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从图14-7中可以看到，“高斯分布曲线”是一条对称曲线。近两百年来，“高斯分布”（Gaussian distribution）在科学、工农业和金融等领域中广泛应用。所以，“高斯分布”又被称为“常态分布”或“正态分布”（the normal distribution）。意思是，它是一种应用最广泛并且最为标准的测量数据分布。
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然而，近二三十年来当人们对“有序”、“无序”、“混沌”等问题进行越来深入研究时才发现，原来，理想的“高斯分布”在真实的世界根本就不存在。因为“高斯分布”的基本数学假设是，测量数据来自于一个有无限多个元素的系统，并且所有的元素相互独立。换句话说，服从“高斯分布”的测量数据来自于一个“理想的无序系统”。而显然，这样的“理想的混沌系统”并不存在。尽管如此，“高斯分布”还是无生命世界中测量数据分布的一个很好的近似描写。它还是很有用的，因为无生命世界基本上还是混沌、无序的。