在小波阈值去噪法的去噪过程中小波基函数、分解层数以及阈值函数的选择都对于去噪效果起着下面将对小波阈值法的参数选择进行介绍。

1. 小波基函数的选择

小波基函数是小波变换的基础，不同的小波基函数具有不同的特点和性能。常见的小波基函数包括哈尔小波、Daubechies小波、Symlets小波等。在实际应用中，通常选择具有紧支撑和局部性质的小波基函数，以便更好地适应信号的局部特征。

2. 分解层数的选择

分解层数是指将原始信号分解为不同尺度的小波系数所需要的次数。通常情况下，分解层数越高，可以提取到的信号细节信息就越多，但同时也会引入更多的噪声。因此，在实际应用中需要根据信号的特点和要求进行合理的选择。

3. 阈值函数的选择

阈值函数是小波阈值法中非常重要的参数，其作用是将小波系数中的噪声滤除。常见的阈值函数包括硬阈值、软阈值、S型阈值等。其中，硬阈值较为简单，能够有效地去除噪声，但容易导致信号的失真；软阈值能够更好地保留信号的特征，但相应的计算复杂度也会增加。因此，在实际应用中需要根据信号的特点和要求进行合理的选择。