中值滤波是一种基于排序统计的无噪声过滤方法。它通过将信号窗口内的样本值按照大小进行排序，并选择其中的中间值作为输出。中值滤波器对于随机噪声有较好的去除效果，但会导致信号的平滑性下降。

小波变换是一种基于频域分析的无噪声过滤方法。它通过将信号转换到小波域，对不同频率的成分进行处理。小波变换可以提取信号的局部特征，并减少高频噪声的影响。在无噪声过滤中，小波变换常与阈值处理结合使用，通过对小波系数进行阈值去噪来实现。

除了上述介绍的方法，还有很多其他的无噪声过滤技术，如卡尔曼滤波、自适应滤波和混合滤波等。这些方法各有优劣，根据实际情况选择适合的方法进行处理。

无噪声过滤技术在许多领域都有广泛的应用。在音频处理中，无噪声过滤可以减少背景噪声对声音质量的影响，提高音频的清晰度。在图像处理中，无噪声过滤可以去除图像中的噪点和条纹，改善图像的细节和质量。在无线通信中，无噪声过滤可以提高信号的传输质量，减少干扰和误码率。