小波變換使用一組基函數（小波）來表示信號，這些基函數在時域和頻域上都有局部性質。小波變換將信號分解為不同尺度和頻率的分量，并能夠檢測到信號中的瞬時特征。

對于去噪聲，可以使用小波變換的降噪方法。將待處理的信號進行小波分解，得到不同尺度和頻率的小波系數。通過對小波系數進行閾值處理，將較小的系數設為零，從而減小或消除噪聲的影響。將處理后的小波系數進行逆變換，得到去噪后的信號。

通常，去噪所需的閾值是根據信號和噪聲的統計特性進行選擇的。一種常用的方法是基于軟硬閾值的去噪方法。軟閾值將小于閾值的系數設為零，并減小大于閾值的系數，從而保留信號的較強分量。硬閾值則將小于閾值的系數設為零，完全消除相應的分量。

除了基于軟硬閾值的方法，還有其他一些去噪方法，如基于Bayes估計的方法和基于大后驗概率估計的方法。這些方法在選擇閾值時考慮了信號和噪聲的統計特性，能夠更準確地去除噪聲。