噪声是许多信号处理应用中的常见问题。当我们处理周期性信号时，噪声可能会干扰信号的周期性特征，使其难以分析和解释。因此，滤除噪声对于准确地理解和处理周期信号非常重要。

1、 移动平均滤波：移动平均滤波是一种简单而有效的噪声滤除方法。它通过计算窗口内数据点的平均值来平滑信号。移动平均滤波可以消除高频噪声，但会导致信号的时间延迟。

2、 中值滤波：中值滤波是一种非线性滤波方法，它使用窗口内数据点的中值来代替当前数据点的值。中值滤波能够有效地消除由于脉冲噪声引起的异常值，并且不会引入时间延迟。

3、 快速傅里叶变换（FFT）滤波：FFT是一种频域分析方法，它将信号从时域转换到频域。通过在频域对信号进行滤波，并将结果逆变换回时域，可以实现对周期信号的噪声滤除。这种方法对于频谱上有明显差异的信号特别有效。

4、 小波变换滤波：小波变换是一种多分辨率时域分析方法，它能够将信号分解成不同频率和时间分辨率的子信号。通过在小波域中对子信号进行滤波，并将结果重新合并，可以滤除周期信号中的噪声。小波变换滤波具有良好的时间局部性和频率局部性，并且可以适应不同频率范围内的噪声。

5、 自适应滤波：自适应滤波根据输入信号的统计特性自动调整滤波器参数。它可以根据噪声的频谱特性进行滤波，并在不同信号条件下提供佳性能。自适应滤波对于非平稳噪声和信号变化较大的情况下尤为有效。

周期信号滤除噪声是信号处理中常见的问题之一。通过选择适当的滤波方法，可以有效地减少噪声干扰，保留周期信号的特征，并提高信号处理的准确性和鲁棒性。需要根据具体的应用场景和信号特性选择合适的滤波方法，并进行参数调整和优化，以达到佳的滤波效果。