python的小波分解是一种经典的信号处理算法，它可以将连续的信号转换为频域下的离散信号，方便后续处理。小波分解的核心部分是小波变换，我们可以使用Python来实现小波变换的过程。

def wavelet_transform(signal, wavelet):
coeff = pywt.wavedec(signal, wavelet)
return coeff

在上面的代码中，我们首先使用PyWavelets库导入了小波变换所需的wavelet类，然后利用wavedec函数对信号进行小波变换，得到分解系数coeff。

分解系数分为近似系数和细节系数，近似系数代表信号的低频成分，细节系数代表信号的高频成分。我们可以通过阈值处理来提取信号的信息，通常采用硬阈值和软阈值处理。

def threshold(coeff, thresh):
coeff_filt = np.copy(coeff)
for i in range(len(coeff_filt)):
coeff_filt[i] = pywt.threshold(coeff_filt[i], thresh*max(coeff[i]))
return coeff_filt

在上面的代码中，我们实现了软阈值处理，其中thresh是设定的阈值，将小于thresh*max的系数设为0，保留大于该值的系数。最后，我们可以利用PyWavelets的waverec函数对系数进行重构，得到处理后的信号。

def wavelet_reconstruct(coeff_filt, wavelet):
signal_filt = pywt.waverec(coeff_filt, wavelet)
return signal_filt

最后，我们可以用以下代码将我们的小波变换和重构整合：

def wavelet_denoise(signal, wavelet, thresh):
coeff = wavelet_transform(signal, wavelet)
coeff_filt = threshold(coeff, thresh)
signal_filt = wavelet_reconstruct(coeff_filt, wavelet)
return signal_filt

以上就是利用Python实现小波分解和去噪的基本方法。通过一系列的处理，我们可以得到去除噪声的信号，为后续信号分析和处理提供便利。