常见的周期信号滤波方法包括低通滤波器、带通滤波器和高通滤波器等。这些滤波器都是基于对信号的频谱特征进行处理，通过滤除或削弱干扰频率分量来去除噪声，保留有效信号。其中，低通滤波器是常见的周期信号滤波器，因为它能够滤除高频噪声并保留低频成分，对于周期信号来说非常适用。

低通滤波器的实现通常采用巴特沃斯滤波器或卡尔曼滤波器等算法。巴特沃斯滤波器是一种常用的模拟滤波器，其滤波器的组成是一个基本的RC电路。它的工作原理是通过改变信号频率，使其通过或被阻止，从而实现信号滤波的目的。而卡尔曼滤波器则是一种常用的数字滤波器，它能够有效地处理非线性系统和噪声环境下的信号问题。它的优点是具有良好的估计精度和适应性，能够对系统动态特性进行的估计和预测。

在具体实施中，周期信号滤波的效果还需要根据具体的应用场景和要求进行调整和优化。例如，在医疗领域中，对于心电图等生物信号的滤波，需要考虑到不同波形之间的相互影响和相关性等问题。因此，需要采用特定的滤波算法和参数设置来实现佳的滤波效果。