Как убрать помеху и восстановить сигнал

L=1800
Fs=1000
NFFT = 2^nextpow2(L)
f = Fs/2*linspace(0,1,NFFT/2+1)
a=textread('1.txt')
A = fft(a,NFFT)/L
plot(f,2*abs(A(1:NFFT/2+1)))

clc; close all; clear;
y = dlmread('1.txt'); % читаем данные из файла
fs = 1e3; % частота дискретизации
L = length(y); % длина вектора сигнала
t = (0:L-1)/fs; % вектор времени
Y = y+10*randn(size(y)); % добавляем шум с нормальным распределением, мю = 0, сигма = 1
nfft = 2^nextpow2(L); % количество точек преобразования Фурье
freq = fs/2*linspace(-1, 1, nfft); % вектор частот
fc = 200; % частота среза ФНЧ
[b, a] = butter(6, 2*fc/fs); % коэф. числителя и знаменателя для коэффициента передачи фильтра
X = filter(b, a, Y); % фильтруем сигнал
S = fft([X Y], nfft)/L; % берем преобразование Фурье от зашумленого и фильтрованного сигналов
%% Рисуем графики
subplot(311)
plot(t, Y, t, y, '-k', 'linewidth', 2); grid on
xlabel('t, s'); ylabel('Amplitude')
subplot(312)
plot(freq, 2*fftshift(20*log10(abs(S)))); grid on
xlim([0 fs/2])
xlabel('f, Hz'); ylabel('Spectral density, dB')
subplot(313)
plot(t, X, t, y, '-k', 'linewidth', 2); grid on
xlabel('t, s'); ylabel('Amplitude')

>> N=size(MSr,1);
fs=96e3;
F=fft(MSr);
plot(fs/N:fs/N:fs,abs(F));  % изначальный сигнал 
>> S=abs(hilbert(MSr));
>> plot(abs(fft(S)));         % после применения команды
>> fdatool
>> s1=abs(fft(S));
>> G=filter(Num,1,s1);       % фильтрация
>> plot(abs(G));               % полученный результат