软件可以通过多种方法滤掉低频信号，具体方法取决于应用场景和需求。以下是一些常见的方法：
定时器延时滤波
利用导通延时和断开延时定时器对低频信号进行滤波。通过设定闭合和断开滤波延时，可以有效滤除低频抖动，实现精确的信号识别。例如，在博图编程软件中，可以使用FB块来调用定时器，以实现开关量防抖滤波器的功能。
高通滤波
高通滤波是滤除音频中低频信号的方法，常用于降低底噪，提升音频清晰度。例如，在手机上实现音频的高通滤波调整，可以通过选择高通滤波并调整频率来过滤低频声音。
傅里叶变换滤波
通过傅里叶变换将信号从时域转换到频域，然后在频域中滤除低频信号，最后再通过傅里叶反变换将信号转换回时域。例如，可以使用Python的NumPy库和PIL库来实现图像的傅里叶变换和滤波。
数字陷波器
基于频域的低通滤波算法，通过分析傅里叶变换后的频谱，将低频信号移到频谱中心，然后使用巴特沃兹低通滤波器或高斯低通滤波器进行滤波。这种方法可以有效地消除工频信号的干扰。
HPF（High-pass Filter）
HPF是一种特殊的均衡器，让高于特定频率的信号通过，滤掉所有低于特定频率的信号。通过设置合适的截止频率，可以清除低频噪声，如Bass和Kick等。
降采样和滤波器设计
通过降采样将信号频率降低，然后设计滤波器进行滤波，最后再上采样恢复到原始信号的采样频率。这种方法适用于需要处理特定低频信号的场景。
根据具体的应用场景和需求，可以选择合适的方法进行低频信号的过滤。例如，在音频处理中，高通滤波和高HPF是常用的方法；在图像处理中，傅里叶变换和数字陷波器是有效手段；在工业控制中，定时器延时滤波和降采样滤波器设计可能更为适用。