最大重複離散ウェーブレット変換(MODWT)を含む離散ウェーブレット変換(DWT)は信号とイメージを徐々に細かくなるオクターブ帯域に解析します。この多重解像度解析によって,生データでは確認することができないパターンを検出することができます。ウェーブレットを使用して信号のマルチスケール分散推定値を求めたり,2つの信号間のマルチスケール相関を測定したりできます。また,必要な特徴のみを保持した信号(1次元)とイメージ(二次元)の近似を再構成し,周波数帯域全体の信号のエネルギー分布を比較することもできます。シャーレットは,イメージにおける異方性の特徴についてスパースな近似を提供します。ウェーブレットパケットは,信号とイメージの周波数成分を徐々に細かくなる等幅間隔に分割する変換群を提供します。

小波工具箱™の関数を使用し,間引き(ダウンサンプリング)および非間引きウェーブレット変換を使用して信号およびイメージを解析します。DWTフィルターバンクを作成し,時間と周波数のウェーブレットとスケーリング関数を可視化します。また,独自のカスタムフィルターを使用してフィルターバンクを作成し,フィルターバンクが直交または双直交であるかどうかを判断することもできます。ウェーブレットおよびスケーリング関数の3 dB帯域幅を測定できます。また,理論上のDWT通過帯域におけるウェーブレットおよびスケーリング関数のエネルギー集中度を測定することもできます。多重信号解析を使用して,複数の信号の依存関係を明らかにします。シャーレットを使用して,方向に依存した,イメージのスパース表現を作成します。信号またはイメージに最適なウェーブレットパケット変換を決定します。ウェーブレットパケットスペクトルを使用して,信号の時間——周波数解析を求めます。