在小波分析中，噪聲信號的小波系數通常比較小，這是由于噪聲信號的特性和小波變換的工作原理所決定的。

噪聲信號是一種隨機信號，其特點是在頻域上具有均勻分布的能量。這意味著噪聲信號在各個頻率上都有一定的能量貢獻，而不像其他信號具有明顯的頻率成分。因此，在小波分析中，噪聲信號的小波系數在各個尺度上都會有一定的能量分布。

小波變換是一種將信號分解為不同頻率范圍的子信號的方法。在小波分析中，信號通過與小波函數進行卷積運算來進行分解。小波函數是一種具有局部性質的函數，它在時域上具有有限長度，在頻域上具有有限帶寬。這種局部性質使得小波變換能夠在不同頻率范圍內對信號進行分解。

由于噪聲信號在頻域上具有均勻分布的能量，小波函數與噪聲信號進行卷積運算時，小波函數會在不同頻率范圍內捕獲到噪聲信號的能量。然而，由于噪聲信號的能量分布較為均勻，小波函數在不同頻率范圍內與噪聲信號的卷積結果相對較小。因此，噪聲信號的小波系數通常比較小。

另外，小波分析中常用的小波函數，如DaubEChies小波、Haar小波等，都是具有局部性質的函數。這些小波函數在時域上是由有限個采樣點組成的，因此它們無法很好地擬合噪聲信號的隨機性。這也是導致噪聲信號的小波系數較小的原因之一。

總之，噪聲信號的小波系數較小是由于噪聲信號的能量分布較為均勻以及小波函數的局部性質所導致的。這一特點在小波分析中可以用來區分噪聲信號和其他信號，并對噪聲進行去噪或降噪處理。

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