在Python中，常用的數據降噪處理方法有以下幾種：
平滑濾波（Smoothing Filter）：平滑濾波是一種常見的降噪方法，它通過計算數據點周圍鄰近點的平均值或加權平均值來減少噪聲的影響。常見的平滑濾波方法包括均值濾波、中值濾波和高斯濾波。
傅里葉變換濾波（Fourier Transform Filter）：傅里葉變換可以將信號從時域轉換到頻域，通過濾除頻譜上的高頻噪聲來降低噪聲的影響。常見的傅里葉變換濾波方法包括低通濾波、高通濾波和帶通濾波。
小波變換（Wavelet Transform）：小波變換是一種多尺度分析方法，能夠將信號分解成不同頻率的子信號，從而更好地捕捉信號的局部特征。通過去除具有較低能量的小波系數，可以實現降噪效果。
基于統計的方法：基于統計的方法利用信號的統計特性來降噪。常見的方法包括均值濾波、中值濾波和基于閾值的濾波（如小波閾值去噪）。
機器學習方法：機器學習方法可以通過訓練模型來降低噪聲的影響。常見的機器學習方法包括回歸模型、支持向量機、神經網絡等。這些方法通常需要有標注的訓練數據來進行模型訓練。
需要根據具體的數據和噪聲情況選擇合適的降噪方法，并根據實際需求調整參數以達到較好的降噪效果。
