噪声是在信号中不希望出现的随机干扰，对于采集到的有噪声的信号进行修正是一个很重要的任务。噪声采样的修正涉及到一些信号处理技术。

1、 平均滤波：平均滤波是一种简单有效的去噪方法。它通过对一段时间内的多个采样值进行平均计算，来抵消噪声的影响。将一段时间内的采样值相加，并除以采样次数，得到平均值作为修正后的值。

2、 中值滤波：中值滤波也是一种常用的去噪方法。它通过计算一段时间内采样值的中位数，来减少噪声的影响。将一段时间内的采样值排序，取中间位置的值作为修正后的值。

3、 加权平均滤波：加权平均滤波是对平均滤波的改进。它给予不同采样值不同的权重，根据采样值的重要程度来计算修正后的值。通常，新的采样值会给予更高的权重，以更好地保留信号的动态变化。

4、 卡尔曼滤波：卡尔曼滤波是一种更的滤波方法，它通过建立状态空间模型来估计信号的真实值并去除噪声。卡尔曼滤波使用系统的动态方程和测量方程，通过预测和更新步骤来对信号进行滤波和修正，具有较好的去噪效果。

在进行噪声采样的修正时，需要根据实际情况选择合适的方法，并注意权衡去除噪声和保留信号细节之间的平衡。还可以尝试其他滤波算法或结合多种滤波方法进行修正，以获得更好的结果。