高斯白噪声是一种经典的随机信号，具有平均功率谱密度在所有频率范围内都是常数的特点。由于其频谱特性均匀分布，因此它在信号处理中被广泛应用。

滤波是一种信号处理技术，可以改变信号的频率特征，对信号进行去除或增强某些频率成分。在处理高斯白噪声时，滤波常用于去除噪声成分，以提取出感兴趣的信号。

常见的滤波算法包括低通滤波、高通滤波和带通滤波。在处理高斯白噪声时，常用的滤波方法是低通滤波。低通滤波器能够通过减小高频成分的幅度来降低噪声水平。

一种常见的低通滤波方法是巴特沃斯滤波器，它基于巴特沃斯函数设计。巴特沃斯滤波器具有平坦的幅频特性，在截止频率之前具有较强的衰减能力。通过调整滤波器的阶数和截止频率，可以实现不同程度的滤波效果。

另一种常见的滤波方法是无限脉冲响应（IIR）滤波器，它利用递归算法实现。IIR滤波器具有较高的滤波效率和更陡峭的滚降特性，但可能会引入稳定性问题。

除了低通滤波器，还可以使用其他滤波器来处理高斯白噪声，具体选择取决于应用场景和需求。例如，如果信号中存在特定频率范围内的感兴趣成分，可以使用带通滤波器来增强这些频率成分。