二阶差分后是白噪声做法如下：可以对数据进行滤波处理。滤波是一种常用的方法，可以消除信号中的噪声。在二阶差分后出现白噪声的情况下，可以使用一些滤波器，如移动平均滤波器、中值滤波器等，来消除噪声。尝试对数据进行平滑处理。平滑处理是一种常用的数据处理方法，可以消除信号中的高频噪声。
如果二阶差分依旧不平稳，那说明数据比较糟糕，通常不会再进行进一步差分，因为其已经失去实际意义。SPSSAU默认会自动进行单位根检验并且提供建议，如果原始数据序列不平稳，SPSSAU默认会进行一阶差分并且检验单位根，如果一阶差分依旧不平稳，SPSSAU会进行二阶差分并且检验。
如果ACF系数随K值的增加衰减到0的速度比非平稳随机序列更快，即可说明为平稳的。不平稳序列可以通过差分转换为平稳序列。k阶差分就是相距k期的两个序列值相减。如果一个时间序列经过差分运算后具有平稳序列，则该序列为差分平稳序列。
除在野外数据采集中采用相应措施压制干扰外，在地震资料数字处理中数字滤波也是一项非常重要的提高信噪比的措施。 提高信噪比的处理技术与资料采集中的提高信噪比方法一样，有一个共性，即利用“有效波”和“干扰”的差异。数字滤波方法即是利用它们之间频率和视速度方面的差异来压制干扰的，分别称为频率滤波和视速度滤波。
除在野外数据采集中采取相应措施压制干扰外，在地震资料数字处理中数字滤波也是一项非常重要的提高信噪比的措施。 数字滤波方法是利用有效波和干扰之间频率和视速度方面的差异来压制干扰的，分别称为频率滤波和视速度滤波。又因频率滤波只需对单道数据进行运算，故称为一维频率滤波。
这种估计过程能够显著提高信号的信噪比，使得处理后的信号质量大为提升。常见的数字滤波技术包括卡尔曼滤波、维纳滤波、自适应滤波以及小波变换等[3]。
为了提高地震记录的分辨率和信噪比，把延长了的波形压缩成近于未受大地滤波作用 的脉冲子波，此项处理称为反滤波。反滤波过程刚好与前一滤波过程的作用相反。
iir数字滤波器设计原理数字滤波器是一种用于处理数字信号的滤波器，它可以改变信号的频率特性，从而改变信号的频率响应。它可以用来滤除噪声，改善信号的质量，提高信号的信噪比，以及改变信号的频率特性。
移动平均滤波器（Moving Average Filter）原理，移动平均滤波基于统计规律，将连续的采样数据看成一个长度固定为N的队列，在新的一次测量后，上述队列的首数据去掉，其余N-1个数据依次前移，并将新的采样数据插入，作为新队列的尾；然后对这个队列进行算术运算，并将其结果做为本次测量的结果。
移动平均的本质是一种低通滤波。它的目的是过滤掉时间序列中的高频扰动，保留有用的低频趋势。常见的方法包括：简单移动平均、加权移动平均、指数移动平均、分形移动平均以及赫尔移动平均等。简单移动平均（Simple Moving Average， SMA）就是对时间序列直接求等权重均值，因此使用简单。
移动平均滤波器：移动平均滤波器通过计算输入信号窗口内的平均值来平滑信号。窗口大小决定了平滑程度，较大的窗口将平均更多的样本，从而提供更强的平滑效果。中值滤波器：中值滤波器使用窗口内的中值来替代当前样本值，以减小异常值或噪声对信号的影响。中值滤波器能有效平滑信号并保留边缘特征。