噪声是指在信号中存在的随机波动或干扰。在采样过程中，噪声可能导致信号采样值偏离真实值。为了修正噪声引起的偏差，可以采取以下几种方法：

1、 平均值滤波：

平均值滤波是一种常用的降噪方法。它通过计算一组连续采样数据的平均值来平滑信号。当信号受到噪声的影响时，该方法可以有效地减小噪声的影响，提高采样值的准确性。

2、 中值滤波：

中值滤波也是一种常见的降噪方法。它通过计算一组连续采样数据的中值来平滑信号。与平均值滤波不同，中值滤波可以有效地去除噪声的尖峰或离群值，使得采样值更接近真实值。

3、 加权滤波：

加权滤波是一种基于加权平均的降噪方法。它通过对一组连续采样数据进行加权平均，根据采样数据的可靠性赋予不同的权重值。较可靠的数据具有较大的权重，较不可靠的数据则具有较小的权重。这样可以有效地减小噪声的影响，并提高采样值的准确性。

4、 卡尔曼滤波：

卡尔曼滤波是一种基于状态估计的降噪方法。它通过对连续采样数据进行递归处理，结合系统的动态模型和观测模型，估计信号的真实值。卡尔曼滤波在噪声较大、信号变化较快的情况下表现出良好的性能，可以有效地修正噪声引起的偏差。