滤除噪声是一项重要的任务，可以提高信号处理、通信、音频和图像等领域的性能。
1、 噪声模型化：首先需要对噪声进行建模。噪声可以是随机的，例如高斯噪声或均匀分布的噪声；也可以是确定性的，例如周期性噪声或脉冲噪声。了解噪声的特征有助于选择适当的滤波器。
2、 模拟滤波器：在模拟信号处理中，可以使用模拟滤波器来滤除噪声。常用的模拟滤波器包括低通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器。这些滤波器可以通过电子元件（如电容器和电感器）来实现。
3、 数字滤波器：在数字信号处理中，可以使用数字滤波器对离散信号进行滤波。常用的数字滤波器包括无限脉冲响应（IIR）滤波器和有限脉冲响应（FIR）滤波器。IIR滤波器具有较低的计算复杂度，而FIR滤波器具有较好的稳定性。
4、 自适应滤波器：自适应滤波器是一种能够根据输入信号的特征来自动调整滤波器参数的滤波器。它可以通过估计噪声的统计特性来实时调整滤波器的系数，从而更好地滤除噪声。常用的自适应滤波器算法包括小均方（LMS）算法和小误差（RLS）算法。
5、 频谱减法：频谱减法是一种常用的语音信号处理方法，用于降低背景噪声对语音信号的干扰。它通过将输入信号的频谱与噪声的频谱进行相减，来得到清晰的语音信号。频谱减法需要提前估计噪声的频谱，并假设输入信号和噪声在时间上是独立的。
6、 小波变换：小波变换是一种多尺度分析技术，可用于对信号进行去噪。它通过将信号分解为不同尺度和频率的子信号，并根据子信号的能量分布来确定噪声的范围。然后，可以根据需要选择保留或丢弃子信号，以滤除噪声。
7、 子空间方法：子空间方法是一类基于信号和噪声在不同子空间中的特性进行信号分离的方法。常用的子空间方法包括主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）和稀疏表示等。这些方法利用信号和噪声在不同子空间中的统计特性，通过投影和分离来滤除噪声。