常规测量法主要基于直接测量噪声信号的能量谱，将其与不同噪声源的特征谱进行比较，通过对比来实现噪声源的识别。该方法不仅适用于单一频率纯音噪声，也适用于复杂的非周期性噪声信号。但是在较高噪声水平下，该方法会受到噪声信号的非线性扭曲等因素影响而出现误差。
模型识别法利用建立相应噪声源的数学模型来识别噪声源。对于不同的噪声源，其产生的噪声信号特征不同，可以通过不同的数学模型来描述。该方法的优点在于可以克服常规测量法的缺陷，但是需要先建立特定噪声源的数学模型，且噪声源的复杂性和信号的变化性会大大影响模型的准确性。
信号处理方法是将噪声信号进行数字处理，提取特定的频谱特征或时间域特征，并通过不同的算法和模式识别方法来实现噪声源的识别。该方法在实际应用中具有较高的精度和稳定性，但需要对信号处理算法的选择和参数的设置进行研究。
不同的噪声源识别方法具有各自的优缺点，可根据具体情况选择合适的方法进行应用。未来随着科技的发展，噪声源识别技术将会得到更加广泛的应用和改进。
