软件可以通过多种方法滤掉高频信号，以下是一些常见的方法：

移动平均值滤波器

原理：通过取临近点的值求平均值作为该点的值，从而平滑信号，减少高频噪声。

参数：设置进行移动平均的窗口数量（Width）和每个点的移动平均权重。

实现：可以在LabVIEW、C等编程语言中实现，也可以使用现成的软件如WebAccess/MCM自带的滤波功能。

有限冲激响应滤波器（FIR Filter）

原理：使用复杂的数学运算对信号中不同频率的信号进行修正，保留低频成分，去除高频噪声。

应用：当移动平均滤波效果不佳时，可以使用FIR滤波器。

S_G平滑算法（Savizkg_Golag）

原理：通过多项式平滑将曲线变得平滑，从而去除高频信息。

实现：基于Matlab的信号降噪方法。

低通滤波器

原理：只允许低频信号通过，衰减高频信号。

应用：在音频处理中，通过调整低通滤波器参数去除不需要的高音。

LC滤波器

原理：由滤波电容器、电抗器和电阻器适当组合而成，与谐波源并联，滤除高频干扰。

缺点：只能针对单次谐波，容易产生谐波共振，导致设备损毁。

有源电力滤波器

原理：通过检测谐波电流并产生一个与之大小相等、极性相反的补偿电流，从而使电网电流只含基波分量。

优点：能对频率和幅值都变化的谐波进行跟踪补偿，补偿特性不受电网阻抗的影响。

软件内滤波

原理：通过软件实现低通、高通、带通、带阻等滤波方式，根据信号的频率范围选择合适的滤波器。

应用：在数据采集和信号处理过程中，可以通过软件滤波去除噪声。

根据具体应用场景和需求，可以选择合适的滤波方法或结合多种方法以达到最佳的滤波效果。例如，在工业自动化中，可能会结合使用移动平均值滤波器和FIR滤波器；在音频处理中，可能会使用低通滤波器去除高频噪声；在电力系统中，可能会采用有源电力滤波器进行谐波补偿。