小波变换使用一组基函数（小波）来表示信号，这些基函数在时域和频域上都有局部性质。小波变换将信号分解为不同尺度和频率的分量，并能够检测到信号中的瞬时特征。
对于去噪声，可以使用小波变换的降噪方法。将待处理的信号进行小波分解，得到不同尺度和频率的小波系数。然后，通过对小波系数进行阈值处理，将较小的系数设为零，从而减小或消除噪声的影响。将处理后的小波系数进行逆变换，得到去噪后的信号。
通常，去噪所需的阈值是根据信号和噪声的统计特性进行选择的。一种常用的方法是基于软硬阈值的去噪方法。软阈值将小于阈值的系数设为零，并减小大于阈值的系数，从而保留信号的较强分量。硬阈值则将小于阈值的系数设为零，完全消除相应的分量。
除了基于软硬阈值的方法，还有其他一些去噪方法，如基于Bayes估计的方法和基于大后验概率估计的方法。这些方法在选择阈值时考虑了信号和噪声的统计特性，能够更准确地去除噪声。