常见的方法之一是利用数字滤波器进行降噪处理。数字滤波器可以通过滤波算法来减弱或去除信号中的噪声成分，常见的数字滤波器包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。均值滤波通过计算邻域像素的平均值来平滑信号，适用于轻度噪声；中值滤波则通过选取邻域像素的中值来减少噪声干扰，适用于椒盐噪声和脉冲噪声；而高斯滤波则利用高斯函数来加权平均邻域像素值，对高斯白噪声有较好的抑制效果。
小波变换也是一种常用的滤除高斯白噪声的方法。小波变换可以将信号分解成不同尺度的频率成分，从而更好地捕捉信号特征并减少噪声的影响。小波阈值去噪是一种常见的小波滤波方法，它利用小波系数的大小来判断噪声与信号的区别，并通过阈值处理来抑制噪声成分，保留信号重要信息。
自适应滤波也是一种有效的高斯白噪声滤除方法。自适应滤波器可以根据信号的统计特性自动调整滤波参数，适应信号的变化并实现较好的滤波效果。自适应中值滤波和自适应高斯滤波是常见的自适应滤波方法，它们能够在保持信号细节的同时有效减少高斯白噪声的影响。