数字滤波是一种常见的去除噪声的方法。数字滤波通过对信号进行数学处理，可以削弱或消除噪声成分。其中，低通滤波器可以滤除高频噪声，而高通滤波器则可以滤除低频噪声。自适应滤波器可以根据信号特性自动调整滤波参数，对抗不同类型的噪声。数字滤波在音频处理、图像处理和通信系统中被广泛应用，能有效改善信号质量。
机器学习和人工智能技术也为噪声去除提供了新的思路和方法。利用深度学习模型进行噪声建模和预测，然后将其从原始信号中去除，已成为一种有效的去噪策略。例如，在语音识别领域，深度学习模型可以学习语音信号中的噪声模式，并将噪声成分去除，提高语音识别的准确性。同时，深度学习还可以应用于图像去噪、视频去噪等领域，取得良好效果。
统计方法也可以用来去除噪声。通过对信号的统计特性进行分析，可以确定噪声的特征和分布规律，从而有针对性地去除噪声。例如，基于小波变换的去噪方法可以将信号分解成不同尺度的小波系数，然后根据噪声特性去除相应的小波系数，后将去噪后的信号重构，取得较好的去噪效果。
另外，硬件水平上的噪声抑制也是一项重要的工作。在电子设备设计领域，通过设计优良的线路、使用低噪声元器件和引入合适的隔离技术，可以有效减小或抑制信号中的噪声，提高系统的抗干扰能力。