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小波变换通过将信号分解成不同频率的子信号，从而将信号的时域和频域特性同时进行分析。在小波变换中，我们使用小波函数作为基函数，将信号与小波函数进行卷积运算，得到小波系数，进而实现信号的分解和重构。这样，我们可以将信号分解成低频和高频两部分，低频部分对应信号的大致趋势，高频部分对应信号的细节信息。

在去噪声过程中，我们需要将信号分解成不同频率的子信号，并根据噪声的频率特性选择合适的子信号进行滤波。一般来说，高频子信号对应的是信号的细节部分和噪声，而低频子信号对应的是信号的大致趋势部分。因此，我们可以对高频子信号进行滤波处理，去除其中的噪声。

具体的步骤如下：

1、 将原始信号进行小波分解，得到不同频率的子信号。常用的小波函数有haar、db4、sym8等。

2、 根据噪声的频率特性选择要滤波的子信号。一般来说，高频子信号包含较多的噪声信息，因此我们可以选择高频子信号进行滤波处理。

3、 对选定的子信号进行滤波。可以使用一些滤波器，如低通滤波器或中值滤波器，对高频子信号进行滤波处理。滤波操作可以采用卷积运算或其他滤波方法实现。

4、 将滤波后的子信号进行重构，得到去噪后的信号。可以使用小波逆变换将滤波后的子信号合并重构成完整的信号。

需要注意的是，在去噪声过程中，我们需要对滤波器的参数进行调整，以达到较好的去噪效果。参数的选择可以根据实际情况进行尝试和调整。