正弦信號(hào)是一種周期性信號(hào)，具有明顯的頻率和幅度。相比于隨機(jī)噪聲，正弦信號(hào)具有可辨識(shí)性和可預(yù)測(cè)性，這使得它成為處理噪聲的理想候選。

濾除噪聲的基本思路是通過濾波器處理輸入信號(hào)，使得輸出信號(hào)盡可能接近于原始信號(hào)而減少噪聲成分。對(duì)于正弦信號(hào)，我們可以采用帶通濾波器，選擇適當(dāng)?shù)闹行念l率，并設(shè)置合適的通帶寬度，以保留正弦信號(hào)的頻率成分，抑制噪聲。

在進(jìn)行濾波之前，我們需要先將輸入信號(hào)進(jìn)行采樣，即在連續(xù)時(shí)間領(lǐng)域中對(duì)信號(hào)進(jìn)行離散化。我們可以通過應(yīng)用數(shù)字濾波器來實(shí)現(xiàn)濾波操作。一種常用的數(shù)字濾波器是離散時(shí)間傅立葉變換（DFT），它使用快速傅立葉變換算法（FFT）來高效地計(jì)算頻譜。

在DFT中，信號(hào)被分解為一系列頻率成分，每個(gè)成分都由幅度和相位表示。對(duì)于正弦信號(hào)，我們可以通過選擇適當(dāng)?shù)念l率成分來濾除噪聲。具體而言，我們需要在頻譜中找到正弦信號(hào)對(duì)應(yīng)的頻率峰值，并根據(jù)其幅度和相位信息重構(gòu)信號(hào)。

在信號(hào)重構(gòu)過程中，我們可以通過設(shè)置閾值來去除低幅度的頻率成分，這些低幅度成分通常代表噪聲。通過調(diào)整閾值，我們可以平衡信號(hào)保留和噪聲抑制的效果。

除了頻域方法，時(shí)域方法也可以用于濾除正弦信號(hào)中的噪聲。其中一個(gè)常用的方法是移動(dòng)平均濾波器，通過計(jì)算信號(hào)的移動(dòng)平均值來減少噪聲成分。這種方法簡(jiǎn)單易行，但可能會(huì)影響信號(hào)的動(dòng)態(tài)特性。