时变噪声指的是在信号处理过程中，噪声的统计特性随时间变化的情况。这种噪声可能由各种因素引起，例如电源波动、温度变化、传感器故障等。时变噪声会导致信号的失真，使得信号的质量下降。在实际应用中，正确地对待时变噪声是非常重要的，因为它可能会使信号处理算法的性能受到极大的影响。
与时变噪声相比，加性噪声是指在信号处理过程中添加到信号中的噪声。通常来说，加性噪声是无法避免的，因为在现实世界中噪声无处不在。加性噪声可以是各种类型的，例如高斯白噪声、脉冲噪声、周期性噪声等。加性噪声会对信号进行干扰，使得信号的准确性和可靠性受到影响。
时变噪声和加性噪声之间存在着明显的区别。时变噪声的统计特性会随时间发生变化，而加性噪声的统计特性通常是恒定的。时变噪声是由外部因素引起的，例如环境条件的变化，而加性噪声是在信号处理过程中添加的。时变噪声对信号的影响是从信号源开始的，而加性噪声则是在信号处理过程中添加到信号中的。
针对这两种噪声，有一些常见的处理方法可以应用。对于时变噪声，一种常见的方法是使用自适应滤波器来抑制噪声。自适应滤波器可以根据噪声的统计特性动态地调整滤波器的参数，从而提高噪声的抑制效果。对于加性噪声，常见的方法包括滤波、均值滤波、中值滤波等。这些方法可以通过滤波操作来减少噪声对信号的影响。