噪声是指在信号中存在的非期望的随机波动或干扰。去噪声函数是一种应用于信号处理领域的工具，它可以将噪声从信号中滤除或减少，以便更好地分析或处理信号。

下面将介绍一种常见的去噪声函数——小波去噪（Wavelet Denoising）函数。小波去噪是一种基于小波变换的信号处理方法，它通过分解信号为不同尺度上的频域子带，然后对每个子带进行去噪处理，后将去噪后的信号进行重构。

小波去噪的基本步骤如下：

1、 将原始信号进行小波变换（Wavelet Transform），得到信号在不同尺度上的频域子带系数。小波变换将信号分解为近似系数（Approximation Coefficients）和细节系数（Detail Coefficients），其中近似系数表示信号的低频部分，细节系数表示信号的高频部分。

2、 对细节系数进行阈值处理（Thresholding），将接近于零的细节系数置零，以去除噪声的影响。阈值处理有多种方法，常见的包括软阈值和硬阈值。软阈值将小于阈值的细节系数置零，并减去一个常数，硬阈值则直接将小于阈值的细节系数置零。

3、 对处理后的小波系数进行逆变换（Inverse Wavelet Transform），将信号重构回时域。逆变换过程是小波变换的逆运算，将近似系数和细节系数合并重构为去噪后的信号。

小波去噪函数的实现可以使用各种编程语言和信号处理库来完成。