濾除噪聲是一項重要的任務，可以提高信號處理、通信、音頻和圖像等領域的性能。

1、 噪聲模型化：需要對噪聲進行建模。噪聲可以是隨機的，例如高斯噪聲或均勻分布的噪聲；也可以是確定性的，例如周期性噪聲或脈沖噪聲。了解噪聲的特征有助于選擇適當?shù)臑V波器。

2、 模擬濾波器：在模擬信號處理中，可以使用模擬濾波器來濾除噪聲。常用的模擬濾波器包括低通濾波器、帶通濾波器和帶阻濾波器。這些濾波器可以通過電子元件（如電容器和電感器）來實現(xiàn)。

3、 數(shù)字濾波器：在數(shù)字信號處理中，可以使用數(shù)字濾波器對離散信號進行濾波。常用的數(shù)字濾波器包括無限脈沖響應（IIR）濾波器和有限脈沖響應（FIR）濾波器。IIR濾波器具有較低的計算復雜度，而FIR濾波器具有較好的穩(wěn)定性。

4、 自適應濾波器：自適應濾波器是一種能夠根據(jù)輸入信號的特征來自動調整濾波器參數(shù)的濾波器。它可以通過估計噪聲的統(tǒng)計特性來實時調整濾波器的系數(shù)，從而更好地濾除噪聲。常用的自適應濾波器算法包括小均方（LMS）算法和小誤差（RLS）算法。

5、 頻譜減法：頻譜減法是一種常用的語音信號處理方法，用于降低背景噪聲對語音信號的干擾。它通過將輸入信號的頻譜與噪聲的頻譜進行相減，來得到清晰的語音信號。頻譜減法需要提前估計噪聲的頻譜，并假設輸入信號和噪聲在時間上是獨立的。

6、 小波變換：小波變換是一種多尺度分析技術，可用于對信號進行去噪。它通過將信號分解為不同尺度和頻率的子信號，并根據(jù)子信號的能量分布來確定噪聲的范圍。可以根據(jù)需要選擇保留或丟棄子信號，以濾除噪聲。

7、 子空間方法：子空間方法是一類基于信號和噪聲在不同子空間中的特性進行信號分離的方法。常用的子空間方法包括主成分分析（PCA）、獨立成分分析（ICA）和稀疏表示等。這些方法利用信號和噪聲在不同子空間中的統(tǒng)計特性，通過投影和分離來濾除噪聲。