數(shù)字濾波是一種常見的去除噪聲的方法。數(shù)字濾波通過對信號進行數(shù)學處理，可以削弱或消除噪聲成分。其中，低通濾波器可以濾除高頻噪聲，而高通濾波器則可以濾除低頻噪聲。自適應濾波器可以根據(jù)信號特性自動調(diào)整濾波參數(shù)，對抗不同類型的噪聲。數(shù)字濾波在音頻處理、圖像處理和通信系統(tǒng)中被廣泛應用，能有效改善信號質(zhì)量。

機器學習和人工智能技術(shù)也為噪聲去除提供了新的思路和方法。利用深度學習模型進行噪聲建模和預測，將其從原始信號中去除，已成為一種有效的去噪策略。例如，在語音識別領(lǐng)域，深度學習模型可以學習語音信號中的噪聲模式，并將噪聲成分去除，提高語音識別的準確性。深度學習還可以應用于圖像去噪、視頻去噪等領(lǐng)域，取得良好效果。

統(tǒng)計方法也可以用來去除噪聲。通過對信號的統(tǒng)計特性進行分析，可以確定噪聲的特征和分布規(guī)律，從而有針對性地去除噪聲。例如，基于小波變換的去噪方法可以將信號分解成不同尺度的小波系數(shù)，根據(jù)噪聲特性去除相應的小波系數(shù)，后將去噪后的信號重構(gòu)，取得較好的去噪效果。

硬件水平上的噪聲抑制也是一項重要的工作。在電子設(shè)備設(shè)計領(lǐng)域，通過設(shè)計優(yōu)良的線路、使用低噪聲元器件和引入合適的隔離技術(shù)，可以有效減小或抑制信號中的噪聲，提高系統(tǒng)的抗干擾能力。