稳定噪声是指具有一定统计特性和分布规律的随机信号。其统计特性在时间上不会发生明显的变化，因此可以通过对信号进行平均处理来减小噪声的影响。例如，白噪声就是一种稳定噪声，其频谱密度在整个频率范围内保持不变，因此可以通过滤波等技术将其从信号中滤除。稳定噪声的处理方法相对较为简单，通常可以使用线性系统的方法进行建模和处理。

非稳定噪声则是指统计特性和分布规律会随时间变化的随机信号。其主要特点是在短时间内，其统计特性可能会发生较大的变化，导致信号的能量和幅度产生不规则的波动。由于非稳定噪声的特性具有时变性，因此无法通过简单的滤波方法来处理。针对非稳定噪声，常常需要使用更加复杂的算法和模型来进行处理，例如自适应滤波、时频分析等方法。

在实际应用中，稳定噪声和非稳定噪声的处理方法是根据具体情况而定的。对于稳定噪声，可以使用经典的滤波器设计方法，通过选择合适的滤波器来滤除噪声。而对于非稳定噪声，常常需要进行更深入的分析和建模，从而选择合适的信号处理方法。例如，在语音信号处理领域，由于语音信号往往包含许多非稳定噪声成分（如背景噪声、房间回响等），因此需要采用自适应滤波等方法来提取清晰的语音信号。