多特征复杂噪声的特点是具有非平稳性、非高斯性和非线性。非平稳性指噪声的统计特性随时间变化，如随机游走噪声；非高斯性指噪声不遵循正态分布，具有重尾或轻尾峰度，如莱维噪声、柯西噪声等；非线性指噪声与输入信号之间存在非线性关系，如乘性噪声、加性噪声等。
对于多特征复杂噪声的处理，传统的滤波方法往往无法有效处理其非线性特性和非高斯性特点。因此，需要运用一些新的方法，如小波去噪、独立成分分析、时频分析等。其中，小波去噪是将信号表示为小波基函数的线性组合，通过选择适当的小波基函数可以将信号中的噪声成分滤除；独立成分分析则是利用高阶统计分析方法将信号分解为独立的成分，从而滤除噪声；时频分析则是将信号在时间和频率上进行分析，如短时傅里叶变换、小波变换等，以实现对噪声的滤除。
多特征复杂噪声的处理是工程领域中重要的问题，需要针对其非平稳性、非高斯性和非线性等特点运用适当的处理方法，以获取更准确、更可靠的数据。
