高斯白噪声是一种常见的信号干扰，它对于信号的影响可能会导致许多问题，如降低系统性能、数据丢失等。因此，在某些情况下，需要对信号进行噪声滤波以消除这种噪声的影响。

以下是一些方法可以滤掉高斯白噪声：

1、 卡尔曼滤波法

卡尔曼滤波法是一种递归滤波方法，其基本思想是通过组合预测和观察数据来估计系统状态。该方法的优点在于，它不仅可以估计系统状态，还可以考虑到误差方差和协方差矩阵等因素，从而提高了滤波效果。因此，卡尔曼滤波法广泛应用于自动控制和信号处理领域。

2、 中值滤波法

中值滤波法是一种非线性滤波方法，其基本思想是用滑动窗口从信号中提取中间值，并将其作为滤波结果。中值滤波法适用于平稳的白噪声信号，因此可以用于去除高斯白噪声的影响。

3、 频域滤波法

频域滤波法是一种基于傅里叶变换的滤波方法，在频域中对信号进行处理。通过将信号转换为频域，可以分离高斯白噪声信号和有用信号，从而降低噪声对信号的影响。

4、 自适应滤波法

自适应滤波法是一种自适应滤波方法，其基本思想是根据信号特点和噪声情况来动态调整滤波器参数。自适应滤波法可以实现更精细的噪声滤波，提高信号的还原效果。

5、 核密度估计

核密度估计是一种非参数估计方法，通过使用核函数来估计信号的概率密度函数，并对噪声进行滤波。核密度估计方法可以适用于各种信号，可以有效地滤除高斯白噪声。

以上是几种滤掉高斯白噪声的方法，具体选择哪种方法要根据不同情况下的需求和实际应用场景来决定。