就各学者关于信号去噪的方法的研究写一篇文献综述，并给出参考资料

信号去噪是数字信号处理中的一个重要问题，其目的是在尽量保留信号特征的前提下，去除信号中的噪声干扰。学者们在这个问题上进行了深入的研究，提出了多种方法。

1. 统计学方法

统计学方法主要是通过对信号和噪声的统计特性进行分析，设计滤波器来去除噪声。常用的方法包括中值滤波、均值滤波、小波变换、小波阈值去噪等。

参考资料：

[1] Abrar H. Siddiqi, S. A. Samad, "Performance analysis of various denoising techniques for speech signals," International Journal of Electrical and Computer Engineering, vol. 2, no. 6, pp. 762-767, 2012.

[2] N. Srinivasan, R. Rajaram, "Comparison of wavelet-based denoising techniques in ECG signals," Journal of Computer Science, vol. 7, no. 5, pp. 677-683, 2011.

2. 基于模型的方法

基于模型的方法是将信号看作某个模型的输出，通过对模型的优化来去除噪声。这种方法包括自适应滤波器、卡尔曼滤波器等。

参考资料：

[1] J. M. Mendel, "Tutorial on higher-order statistics (spectra) in signal processing and system theory: theoretical results and some applications," Proceedings of the IEEE, vol. 79, no. 3, pp. 278-305, 1991.

[2] J. K. Kim, S. H. Park, "Adaptive noise cancellation using a Kalman filter for speech enhancement," IEEE Transactions on Consumer Electronics, vol. 47, no. 3, pp. 564-570, 2001.

3. 深度学习方法

深度学习方法是近年来兴起的一种信号去噪方法。该方法通过训练神经网络来学习信号和噪声的特征，从而去除噪声。常用的方法包括自编码器、卷积神经网络等。

参考资料：

[1] S. Zhang, Z. Zhang, Y. Li, "Denoising of power system transient signals using a deep convolutional neural network," IEEE Transactions on Power Delivery, vol. 31, no. 5, pp. 2176-2184, 2016.

[2] K. Dabov, A. Foi, V. Katkovnik, K. Egiazarian, "Image denoising by sparse 3-D transform-domain collaborative filtering," IEEE Transactions on Image Processing, vol. 16, no. 8, pp. 2080-2095, 2007.

综上所述，信号去噪是一个重要的问题，学者们提出了多种方法。这些方法各有优缺点，需要根据具体情况选择合适的方法。