信号的降噪、滤波、压缩是三个不同的概念，降噪主要是为了去除信号中的噪声信号，滤波是为了把信号中特定波段频率滤除的操作，是抑制和防止干扰的一项重要措施，一般分经典滤波和现代滤波。当然滤波是去噪的一个手段，但是滤波有很多种用处，比如卡尔曼滤波就不是为了降噪，一般是拿来预测的。信号的压缩是为了方便信号的传输，存储，所采用的一种手段。一般分有损压缩和无损压缩，比如常用的rar、jpeg等都是压缩手段。

       小波分析源于对Fourier分析的改进，它利用小波基取代了Fourier的三角函数基。在小波变换中，信号和噪声的传播特性是不同的，根据这个特性可以剔除噪声，然后恢复信号，达到去噪的效果。具体的有很多种方法，目前流行最多的是阈值法，即是认为在众多的小波系数中，信号对应的小波系数含有信号的重要信息，其幅度值较大，数目少，而噪声对应的小波系数是一致分布的，个数较多，切幅值小。故采用阈值法，设置一个阈值，把绝对值较小的系数去除，留下较大的系数重构信号，从而达到去噪的效果。这个方法的难处就在于阈值的选取，需要事先估计噪声方差。
而小波变换的信号压缩，就是在保证能够重构信号质量的前提下，去除图像中的各种冗余，以尽量少的比特数来表征信号。其目的在于减少数据存储空间、提高传输速率。
       通过上面的分析，不难看出，其实小波变换的压缩和去噪，都是一个对小波系数的取舍过程，但是其阈值的选取，目的，效果肯定是不同的。我觉得小波去噪的在效果上和带阻滤波器的效果区别不大。主要是小波滤波的过程可以看作是一个计算的过程，他的时效性比较好。 时效性就是指滤波的速度，小波滤波可以较快的给出结果这个在实际应用中很重要。