小波变换：小波变换具有时频局部化的特点，可在不同时间和频率范围内提供更好的信号分析。通过小波变换，可以将信号分解成不同尺度和频带的子信号，并对具有较低能量的子信号进行降噪处理。

统计方法和模型：应用统计方法和模型，如均值滤波、中值滤波或卡尔曼滤波等，可以根据信号和噪声的统计特性对噪声进行建模和去除。

声音增强：在某些情况下，我们可能希望增强信号的某些部分。声音增强技术通常使用信号处理和信号复原算法，以提高信号的清晰度和可听性。

不同的噪声信号处理方法适用于不同的噪声类型和特定需求。根据具体应用场景和要求，选择合适的噪声信号处理方法可以有效地提高信号质量和信息提取能力。