去噪算法的原理可以分為幾個主要類別，包括信號處理、數字濾波、統計學方法、空間域和頻域去噪等。這些方法廣泛套用於不同類型的數據去噪，如音頻、圖像和地震數據等。
信號處理原理。通過分析噪聲信號的特性，採用波形與頻域分析、譜減法、譜估計和模型化等技術，從原始信號中減去噪聲或濾除部分噪聲，以降低噪聲干擾。
數字濾波原理。利用數字濾波器（如FIR、IIR濾波器）處理信號，通過設定特定的頻率閾值來濾除特定頻率範圍的噪聲。
統計學原理。基於噪聲的統計學特性，採用最大後驗機率、最小均方差等統計學方法進行降噪處理，使處理後的信號更接近原始信號。
空間域去噪。將圖像視為二維或三維矩陣，利用矩陣運算處理圖像中突兀的像素值，以達到去噪目的。
頻域去噪。通過傅立葉變換、小波變換等數學工具將圖像轉換到頻域，在頻域中對噪聲進行均勻化處理，然後再逆變換回空間域完成去噪。
小波消噪原理。小波變換在時頻兩域都具有表徵信號局部特徵的能力，通過多尺度分析，對信號進行分解和閾值處理，然後重構信號以達到消噪目的。
統計學方法。例如基於預測濾波和矩陣降秩的稀疏表示，通過構造濾波器或尋找低秩矩陣逼近來分離信號和噪聲。
每種方法都有其適用場景和優缺點，實際套用中通常需要根據具體問題和數據特性選擇合適的去噪算法或結合多種方法進行綜合處理。