在MATLAB中，噪声滤波器有许多种类型，例如移动平均滤波器、中值滤波器和高斯滤波器等。下面我将介绍其中的几种。

1、 移动平均滤波器：移动平均滤波器通过计算邻域内信号值的平均值来减少噪声。MATLAB中可以使用函数`smoothdata`来实现移动平均滤波，其中可以调整窗口大小以控制滤波效果。

2、 中值滤波器：中值滤波器使用邻域内信号值的中值来减少噪声。MATLAB中可以使用函数`medfilt1`来实现一维中值滤波，函数`medfilt2`来实现二维中值滤波。

3、 高斯滤波器：高斯滤波器通过对邻域内信号值进行加权平均来减少噪声。MATLAB中可以使用函数`imgaussfilt`来实现高斯滤波，其中可以调整滤波器的标准差以控制滤波效果。

除了这些基本的噪声滤波器，MATLAB还提供了其他的滤波器函数和工具箱，如卡尔曼滤波器、小波滤波器等，可以根据具体的需求选择合适的滤波方法。

使用MATLAB进行噪声滤波的一般步骤如下：

1、 导入或生成需要进行噪声滤波的信号。

2、 选择合适的滤波器类型和参数。

3、 调用相应的滤波器函数对信号进行滤波。

4、 分析和评估滤波后的结果，可以通过绘制波形图或频谱图等方式进行比较。

需要注意的是，滤波器参数的选择与具体的应用场景和信号特点密切相关，需要根据实际情况进行调整和优化。