SSA去噪的程序主要包括以下步骤：
构建轨迹矩阵
选择合适的窗口长度 \（ L \），将原始时间序列进行滞后排列得到轨迹矩阵 \（ X \）。轨迹矩阵 \（ X \） 是一个 \（ L \times （N - L + 1） \） 的矩阵，其中 \（ N \） 是序列长度。
奇异值分解 （SVD）
对轨迹矩阵 \（ X \） 进行奇异值分解 \（ X = \sum_{i=1}^{r} \sigma_i U_i V_i^T \），其中 \（ r \） 是矩阵的秩， \（ \sigma_i \） 是奇异值，\（ U_i \） 和 \（ V_i \） 是左奇异向量和右奇异向量。
去噪处理
通过SVD分解，将原有数据的主要成分（趋势和振荡分量）留下，将不重要的成分（噪声）去除。具体地，可以选择合适的奇异值分解分量进行重构，从而得到去噪后的时间序列。
结果输出
运行程序后，得到去噪后的结果。
此外，还可以结合其他方法如经验模态分解 （EMD） 或变分模态分解 （VMD） 进行去噪处理。例如，一种基于SSA和EMD的去噪方法包括先对带噪信号进行EMD分解，得到若干个本征模态函数 （IMF），再通过SSA对每个IMF分量进行去噪处理，最后将所有重构得到的IMF分量以及余项相加，得到最终去噪后的信号。
建议在实际应用中，根据具体信号的特性和去噪需求选择合适的参数和方法，以获得最佳的去噪效果。