噪声是指信号中含有不需要的、干扰性质的成分，它会影响信号的质量和准确性。在实际应用中，我们经常需要对信号进行去噪处理，以提高信号的可靠性和准确性。

小波变换的基本思想是通过选择适当的小波函数来表示原始信号，然后利用小波函数的特性对信号进行分析。小波函数具有时域和频域上的局部性质，这使得小波变换能够较好地捕捉信号的局部特征。

在去噪过程中，小波变换可以将信号分解成不同尺度的频域系数，其中低频系数代表信号的大致趋势，而高频系数则代表信号的细节信息和噪声。通过调整阈值对这些频域系数进行处理，可以实现去除噪声的目的。

具体而言，小波去噪的过程包括以下几个步骤：

1、 对原始信号进行小波分解，得到不同尺度的频域系数。

2、 根据信号特性和噪声的估计，选择合适的阈值函数。常用的阈值函数有硬阈值和软阈值。

3、 对每个尺度的频域系数应用阈值函数，将较小的系数置零或减小，保留较大的系数。

4、 对处理后的频域系数进行小波重构，得到去噪后的信号。

需要注意的是，阈值的选择对去噪效果有很大的影响。一般来说，当噪声水平较低时，采用软阈值较为适合；而当噪声水平较高时，采用硬阈值效果更好。

小波去噪还可以结合其他技术，如小波包变换、小波阈值和非局部均值去噪等，以进一步提高去噪效果。