在小波分析中，噪声信号的小波系数通常比较小，这是由于噪声信号的特性和小波变换的工作原理所决定的。
噪声信号是一种随机信号，其特点是在频域上具有均匀分布的能量。这意味着噪声信号在各个频率上都有一定的能量贡献，而不像其他信号具有明显的频率成分。因此，在小波分析中，噪声信号的小波系数在各个尺度上都会有一定的能量分布。
小波变换是一种将信号分解为不同频率范围的子信号的方法。在小波分析中，信号通过与小波函数进行卷积运算来进行分解。小波函数是一种具有局部性质的函数，它在时域上具有有限长度，在频域上具有有限带宽。这种局部性质使得小波变换能够在不同频率范围内对信号进行分解。
由于噪声信号在频域上具有均匀分布的能量，小波函数与噪声信号进行卷积运算时，小波函数会在不同频率范围内捕获到噪声信号的能量。然而，由于噪声信号的能量分布较为均匀，小波函数在不同频率范围内与噪声信号的卷积结果相对较小。因此，噪声信号的小波系数通常比较小。
另外，小波分析中常用的小波函数，如DaubEChies小波、Haar小波等，都是具有局部性质的函数。这些小波函数在时域上是由有限个采样点组成的，因此它们无法很好地拟合噪声信号的随机性。这也是导致噪声信号的小波系数较小的原因之一。
总之，噪声信号的小波系数较小是由于噪声信号的能量分布较为均匀以及小波函数的局部性质所导致的。这一特点在小波分析中可以用来区分噪声信号和其他信号，并对噪声进行去噪或降噪处理。
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