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高斯白噪声是一种具有高斯分布特征的随机噪声，它对于信号处理和通信系统常常会产生干扰。因此，滤掉高斯白噪声对于提高信号质量和系统性能重要。

下面介绍几种常见的方法来滤除高斯白噪声：

1、 均值滤波(Mean filtering)：均值滤波是一种简单有效的滤波方法。它通过计算像素周围邻域内像素的平均值来消除噪声。均值滤波可以使用不同大小的滤波器，例如3x3、5x5等。较大的滤波器能够更好地抑制噪声，但也可能损失图像的细节信息。

2、 中值滤波(Median filtering)：中值滤波是一种非线性滤波方法，它通过将像素周围邻域内的像素值排序并选择中间值作为新的像素值来消除噪声。与均值滤波相比，中值滤波能够更好地保留图像的细节信息，并且对于椒盐噪声等离群值效果更好。

3、 高斯滤波(Gaussian filtering)：高斯滤波是一种基于高斯函数的线性滤波方法。它通过计算像素周围邻域内像素值的加权平均值来消除噪声。高斯滤波器的权重在中心位置大，并随着距离中心位置的增加而逐渐减小。因此，高斯滤波能够有效地抑制噪声，并且保留图像的细节信息。

4、 小波去噪(Wavelet denoising)：小波去噪是一种基于小波变换的滤波方法。它利用小波变换将信号分解为不同尺度和频率的子带，然后对每个子带进行滤波处理以去除噪声。小波去噪能够在抑制噪声的同时保留信号的边缘和细节信息。

5、 自适应滤波(Adaptive filtering)：自适应滤波是一种根据输入信号的特性动态调整滤波器参数的方法。它可以根据高斯白噪声的统计特性自适应地调整滤波器的响应以大限度地抑制噪声。自适应滤波在实际应用中通常需要事先对噪声进行建模和估计。

以上是几种常见的滤除高斯白噪声的方法。不同方法适用于不同的应用场景，选择适当的滤波方法需要考虑信号特性、噪声特性和系统性能要求等因素。在实际应用过程中，可以通过实验和比较不同方法的效果来选择合适的滤波方法。