针对传统滤波方法进行去噪的局限性

传统滤波方法通常是基于信号的局部统计特性，通过对信号进行平滑或者峰值削减等操作来减少噪声。然而，这种方法存在以下局限性：

1. 传统滤波方法只能对特定类型的噪声有效。对于复杂的非线性噪声或者非平稳噪声，传统滤波方法往往无法有效去除。

2. 传统滤波方法会对信号的细节部分进行模糊处理，从而导致信号的失真。这种失真可能会影响信号的后续处理或者分析。

3. 传统滤波方法通常需要事先对信号的噪声统计特性进行估计，这个过程往往需要大量的先验知识，而且需要对信号进行预处理。这些过程都会增加算法的复杂度，同时也会降低算法的鲁棒性。

因此，为了更加有效地去除噪声，近年来出现了很多基于深度学习的去噪方法，这些方法可以自动学习信号的特征并进行去噪，可以更加准确地去除噪声，并且不需要手动估计噪声特性。