4、20世紀70年代中期，B維德羅等人提出自適應濾波算法，發展了*佳濾波理論。自適應濾波器就是利用前一時刻已獲得的濾波參數等結果，自動地調節現時時刻的的濾波參數，以適應信號或噪音未知的或隨時間變化的統計特性，從而實現*優濾波。它能夠在被控制對象隨時間變化的情況下，自動跟蹤干擾信號的頻率，并調節濾波器的參數從而去除被測信號中的干擾信號，也就是說它具有跟蹤和自動調節的能力。并且自適應濾波器的實現幾乎和維納濾波器同樣簡單，而濾波性能幾乎和卡爾曼濾波器一樣好。

自適應濾波器可以分為線性自適應濾波器和非線性自適應濾波器，非線性自適應濾波器具有更強的的信號處理能力，但其算法較復雜。基于以上優點，自適應濾波器振動分析儀被廣泛應用于各個領域。

     5、數學形態學濾波。數學形態學是1964年由法國馬瑟榮（G.Matheron）和塞拉（J.Serra）在積分幾何研究成果的基礎上創立的，該方法與基于時域、頻域的數學方法不同，是通過設計一種稱為結構元素（相當于濾波窗）用來收集信號信息的探針在信號中不斷移動，來提取有用信息進行特征分析和描述，達到提取信號、保持細節和抑制噪聲的目的。

數學形態濾波器的有點在于進行數字信號處理時只取決于待處理信號的局部形態特征，通過數學形態變換將一個復雜的信號分解成具有物理意義的若干部分并將其與背景剝離，同時保持信號主要的形狀特征，要比傳統的線性濾波器更為有效。這種濾波器振動分析儀*初是用于數字圖像的處理和識別，經過不斷的發展，在旋轉機械中也開始得到應用。 

     6、幅值與傾角雙判據濾波。尖脈沖是旋轉機械振動信號中*常見的干擾信號，但在實際測試中，并非所有的脈沖信號都是干擾信號，直接將其剔除是不正確的。但是，絕大多數的數字濾波器中，包括自適應濾波器，形態學濾波器并沒有對這方面進行特別處理。幅值與傾角雙判斷濾波法是以兩相鄰測點幅值的差值和連線的傾角作為判斷依據，來剔除脈沖干擾信號的一種濾波法。

與限幅濾波法相比，克服了限幅濾波法的權系數與信號密切相關的不足，增加了工程實用性，改變了限幅濾波法智能判斷單點脈沖的缺點，可以判斷多點脈沖，加入了有用性判據，避免了對脈沖信號的盲目消除。經過大量的實驗測試，包括多型風力發電機，只要選擇合適的權系數，就能適合各種類型的振動信號，但是通過對該算法的分析，不難發現它仍然存在不能識別具有周期性特性的脈沖干擾信號的缺陷。

7、階比跟蹤濾波。階比跟蹤是典型的非平穩振動信號分析法，其實質是將時域的非平穩信號通過恒定的角度增量采樣轉變為角域的平穩信號，因此能夠很好的反應與轉速相關的特征信號和對干擾信號進行濾波。按照階比跟蹤實現途徑的不同，階比跟蹤可分為硬件階比跟蹤、軟件階比跟蹤和軟、硬結合階比跟蹤。

傳統的硬件階比跟蹤濾波器不但結構復雜，價格昂貴，而且在旋轉機械轉速變化較快時，其跟蹤精度得不到保證。軟、硬件結合階比跟蹤在不適合安裝用來跟蹤轉速的鑒相裝置的場合無法使用，而且該方法不能夠進行波形重構。

軟件階比跟蹤是現在階比跟蹤研究的熱點，包括*小二乘階比跟蹤、VOLD-KALMAN階比跟蹤、時域分析階比跟蹤等多種方法，但都存在不同的缺點，如*小二乘階比跟蹤計算量過大，VKF-OT算法需要安裝轉速傳感器，并對速信號準確率要求高等。

8、其它濾波方法。以上是振動信號濾波中常采用的幾種方法，除此之外還有EMD方法濾波，零相位方法濾波、變采樣方法濾波，基于粒計算濾波、奇異值分解方法，主元分析方法，獨立分量分析方法，每種方法都會有各自的優缺點。