噪声修正的目标是通过一系列算法和技术来减少或消除噪声，从而恢复原始信号的完整性和清晰度。以下是一些常见的噪声修正方法：
1、滤波器：滤波器是常用的噪声修正工具之一。它可以根据噪声的频率特性来选择合适的滤波器类型，例如低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器等。滤波器可以在时域或频域对信号进行处理，以去除噪声分量。
2、统计方法：统计方法基于对噪声的统计属性进行建模和分析。常见的统计方法包括均值滤波、中值滤波和自适应滤波等。这些方法通过对信号的统计特性进行分析来识别和减少噪声。
3、小波变换：小波变换是一种用于信号分析和处理的数学工具。它可以将信号分解成不同频率的子信号，从而更容易检测和处理噪声。小波变换可以应用于时域或频域，以提取信号的细节信息并降低噪声干扰。
4、自适应滤波：自适应滤波是一种根据信号的特性自动调整滤波器参数的方法。它根据信号和噪声之间的相关性来动态地更新滤波器参数，以提高噪声消除效果。自适应滤波可以适应不同类型和强度的噪声，从而更有效地修正噪声。
5、人工智能技术：近年来，人工智能技术如深度学习在噪声修正中得到了广泛应用。深度学习模型可以通过大量的训练数据来学习信号和噪声之间的复杂关系，并实现高效的噪声修正。这些模型可以自动提取信号中的特征，并减少噪声的影响。
