噪声相关性的度量通常使用相关系数来衡量。相关系数是一个介于-1到1之间的数字，其中-1表示完全负相关，0表示没有相关性，1表示完全正相关。在计算噪声相关性时，我们比较的是噪声信号与另一个信号之间的相关程度。
噪声相关性可以分为时域相关性和频域相关性。时域相关性是指两个信号之间在时间上的相似程度，通常使用自相关函数来计算。自相关函数是用于评估信号与其自身在某一时间延迟后的相似程度。当自相关函数大值为1时，表明该信号与自身在该时间延迟后完全匹配。频域相关性则是指在频率域内两个信号之间的相似程度，通常使用互相关函数来计算。互相关函数是用于评估两个信号在不同频率上的相似程度。
除了用于信号处理中，噪声相关性还经常应用于其他领域。在统计学中，噪声相关性可以用于探究数据集中的变量之间的关联性。在生物医学工程中，噪声相关性可以用于评估脑电图（EEG）和心电图（ECG）信号之间的关联性，这对于诊断和治疗患者非常重要。在经济学中，噪声相关性可以用于研究股票市场中不同公司的股票价格之间的关联性。在气象学中，噪声相关性可以用于分析气象数据并预测天气变化。
