当数据样本中存在噪声时，可以采取一些方法来处理噪声，以获得更准确和可靠的数据结果。以下是一些常用的噪声处理方法：

平滑滤波：平滑滤波是通过对数据进行平均处理或滑动窗口操作来减少噪声的影响。常见的平滑滤波方法包括移动平均、中值滤波和高斯滤波等。

噪声剔除：噪声剔除是通过依据数据的统计特性，将明显偏离正常范围的数据点识别为噪声并剔除。常见的噪声剔除方法包括基于阈值的剔除、离群值检测和异常检测等。

频域滤波：频域滤波是将数据转换到频域进行处理，通过滤除频谱中的噪声成分来减少噪声的影响。常见的频域滤波方法包括傅里叶变换和小波变换等。