數字濾波是一種常見的去除噪聲的方法。數字濾波通過對信號進行數學處理，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信號特性自動調整濾波參數，對抗不同類型的噪聲。數字濾波在音頻處理、圖像處理和通信系統中被廣泛應用，能有效改善信號質量。

機器學習和人工智能技術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、視頻去噪等領域，取得良好效果。

統計方法也可以用來去除噪聲。通過對信號的統計特性進行分析，可以確定噪聲的特征和分布規律，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，根據噪聲特性去除相應的小波系數，后將去噪后的信號重構，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。在電子設備設計領域，通過設計優良的線路、使用低噪聲元器件和引入合適的隔離技術，可以有效減小或抑制信號中的噪聲，提高系統的抗干擾能力。