通常可以通过对数据进行统计分析来确定边界噪声的水平。平均值和标准差是常用的统计指标，它们可以帮助我们了解数据的集中趋势和离散程度。比如，在时间序列数据中，可以计算每个时间点上的数据分布，观察其变化。如果存在异常值或者波动较大的情况，那么很可能存在边界噪声。
利用滤波技术也是一种确定边界噪声的途径。滤波可以去除数据中的高频噪声或低频干扰，从而更清晰地展现数据的真实特征。一些常用的滤波方法包括移动平均、加权移动平均和中值滤波等。通过对原始数据应用这些滤波方法，我们可以观察到数据的边界噪声被抑制的效果，从而更容易确定其存在程度。
频谱分析也是一种有效的确定边界噪声的手段。通过对数据进行傅立叶变换或小波变换，我们可以将数据从时域转换到频域，进而观察信号在不同频率下的能量分布。边界噪声通常会表现为在高频或低频部分的能量集中，可以通过频谱分析来识别其存在。
尝试模型拟合也是一种确定边界噪声的方法。通过建立合适的数学模型，将数据拟合到模型曲线上，我们可以观察到残差的分布情况。如果残差呈现出某种规律或者明显的偏离，那么可能是由于边界噪声所致。
