在采样和量化的过程中，如果信号的幅度超过了AD转换器的大输入范围，就会出现过载（clipping）。这种情况下，被截断的信号就会产生非常明显的失真，并且也会产生一定程度的噪声。

当过载发生时，虽然会产生一些非线性失真，但是这并不是量化噪声的主要来源。相比之下，量化误差更加常见、重要且难以避免。因此，我们通常将过载噪声和量化噪声区别对待。

在实际应用中，为了尽可能减小量化噪声的影响，可以采用以下方法：

1、增加采样率：采用高于Nyquist采样率的采样率，可以减小量化噪声的影响。

2、使用更高精度的AD转换器：使用更高精度的AD转换器可以降低量化误差和量化噪声。

3、使用噪声去除算法：在数字信号处理中，可以采用一些常见的噪声去除算法，如加权平均、滑动平均等。