隨著現代數字處理技術的發展，人們都期望能最大限度地抑制干擾信號，而獲得有效的局部放電信息。為了形成一套完善的抗干擾體系，于是努力將軟件技術和硬件技術處理相互結合。目前在局部放電監測中，常采用的主要軟件技術抗干擾的方法有：

(1)FFT閾值濾波法
該方法的主要思想是：首先對信號進行傅里葉變換得到信號的頻譜分布，然后在該信號的頻譜上設置一個門限值，把所有大于此門限值的都置為零，就可以快速地抑制干擾信號。此方法主要是用來抑制周期性的窄帶干擾，因為局部放電信號的幅值非常小，在整個頻域空間上均勻地分布，屬于寬帶信號；而周期窄帶干擾信號的幅值非常大，它的頻帶是有限的，在頻域空間上往往表現為尖脈沖的形式。此方法的缺點是：門限值很難選取，特別是在現場環境因素不確定的情況下，門限值就更加難以確定，因為隨著時間變化干擾信號也在不斷變化。

(2)有限沖擊響應(FIR)濾波法
該方法的主要思想是:根據現場干擾的情況，事先確定濾波器的頻帶范圍，設計一個帶通濾波器。該方法既可以抑制周期性的窄帶千擾，又可以抑制部分白噪聲干擾。此方法只能應用于特定的現場環境中，因為采用FIR濾波器需要事先確定頻帶的范圍，而且有很高的階數要求。用一個128階的FIR濾波器進行濾波，則信號的信噪比可增加50dB，但計算需要很長的時間。
    
(3)卡爾曼濾波法
此方法主要是用來抑制周期性的窄帶干擾。該方法很少被應用，因為該算法涉及到了矩陣的相關運算，計算時間會很長，濾波以后波形嚴重畸變，其局部放電信號有很大的能量損失。

(4)自適應濾波法
該方法對周期性的干擾有很好的抑制效果。因為在使用LMS算法時，不必要預知所要抑制的周期性干擾的頻率。此方法的缺點是：當一個信號中同時出現多種干擾頻率的情況下，濾波效果就很不穩定，很容易發散，收斂性很差，這是因為周期性窄帶干擾的頻率范圍較寬的緣故。
 
(5)二階點陣陷波濾波法
在1993年，印度學者V. Nagesh對局部放電監測中的各種抗干擾技術做了許多研究，主要研究了波形畸變率、干擾抑制比等問題。此方法的優點是：濾波效果很好，干擾抑制比高，波形畸變少。缺點是：在實際運用中，該方法同FFT閥值濾波法一樣，需要的計算時間很長、很難確定干擾頻率。

(6)理想多通帶數字濾波法
該方法不利于進行實時處理，因為需要花大量的計算時間來進行反復的傅里葉變換和傅里葉反變換。

(7)信號相關法
該方法既可在時域上實現，也可在頻域上實現。使用該方法主要是從波形、幅值、以及發生的位置等方面來區別局部放電信號和干擾信號不同的相關度，此方法主要用來抑制周期性的脈沖干擾。