采样噪声是指在数据收集过程中引入的不需要的变异或误差，它会影响最终输出的可靠性。当数据被采样时——无论是来自传感器、用户输入还是模拟——噪声可能源于硬件限制、环境干扰或随机波动。这种噪声引入了不确定性，使得提取准确的模式或进行预测变得更加困难。例如，在机器学习中，带噪声的训练数据可能导致模型学习到不相关的特征，从而降低其对新数据的泛化能力。同样，在信号处理中，噪声会扭曲音频或视频输出，需要在使用前进行额外的数据清理步骤。
一个具体的例子是物联网系统中的传感器数据。假设智能家居系统中的温度传感器由于电气干扰而捕获到带有随机波动的读数。如果开发人员使用这些带噪声的数据来控制 HVAC 系统，系统可能会通过频繁调整温度而过度校正，从而导致能源浪费或不适。另一个例子是在图像处理中：低光相机采样中的噪声会产生颗粒状图像，使对象检测等任务变得复杂。在这两种情况下，噪声直接影响从数据中得出的决策或输出质量，要求开发人员在设计过程中考虑它。
为了减轻采样噪声，开发人员通常应用滤波技术或统计方法。例如，对时间序列传感器数据使用移动平均滤波器可以平滑短期波动，同时保留趋势。在机器学习中，数据增强或鲁棒损失函数等技术有助于模型忽略不相关的噪声。增加样本量也可以通过平均随机误差来降低噪声的影响。然而，这些解决方案需要权衡：过度平滑可能会隐藏真实的模式，而更大的数据集会增加计算成本。通过了解噪声的来源和类型，开发人员可以选择适当的策略——例如用于实时传感器数据的卡尔曼滤波器或神经网络中的 dropout 层——以平衡系统中准确性和效率。