滤波是一种常见的信号处理技术，用于去除信号中的噪声，以提高信号质量。噪声是信号中随机的、不希望存在的干扰成分，会对信号的可靠性和准确性造成影响。在许多领域中，如通信、音频处理、图像处理等，滤波都是一个重要的环节。

滤波合噪声包括两个步骤：噪声估计和滤波处理。需要对信号中的噪声进行估计，了解噪声的特性和统计规律。根据噪声的特征，可以选择合适的滤波方法。常用的噪声模型有高斯噪声、白噪声、脉冲噪声等。

在滤波处理过程中，常见的滤波器包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器。低通滤波器可以通过限制高频成分，去除高频噪声。高通滤波器则可以去除低频噪声。带通滤波器和带阻滤波器可以选择性地去除或保留某一频段的信号。

滤波合噪声的方法有很多，下面介绍几种常用的滤波器：

1、 均值滤波器：将每个像素周围的邻域像素值取平均，可以有效地去除高斯噪声。但是对于边缘信息来说会造成一定的模糊。

2、 中值滤波器：将每个像素周围的邻域像素值排序，取中间值作为该像素的值。对于脉冲噪声等椒盐噪声有较好的去噪效果，能够保持图像的细节信息。

3、 自适应滤波器：根据噪声的方差估计滤波器的参数，可以根据信号局部特性调整滤波器的响应。自适应滤波器能够在保持边缘信息的同时去除噪声。

4、 小波去噪：小波变换是一种时频分析方法，可以将信号分解成不同频率的子带。通过对子带进行阈值处理，可以去除噪声并恢复信号。

除了以上介绍的方法，还有更多适用于特定噪声和信号类型的滤波器，如卡尔曼滤波、卡尔曼滤波等。不同的滤波器有不同的性能和适用范围，需要根据具体的应用场景选择合适的滤波方法。