Вейвлет-аналіз є математичний інструмент, такий як аналіз Фур’є, який представляє сигнал із функціями, обмеженими за частотою, але ці функції також обмежені в часі на відміну від аналізу Фур’є (Letelier and Weber, 2000).
Вейвлет-перетворення є метод, який розкладає сигнал на лінійну комбінацію зміщених і масштабованих версій материнського вейвлета. Оскільки це підхід із різною роздільною здатністю, він забезпечує представлення сигналу з дуже хорошою часовою та частотною локалізацією.
Швидке вейвлет-перетворення є математичний алгоритм призначений для перетворення хвилі або сигналу в часовій області на послідовність коефіцієнтів на основі ортогонального базису малих кінцевих хвиль або вейвлетів.
Вейвлет-стиск відноситься до метод зменшення розміру даних шляхом видалення високочастотних шумових компонентів, одночасно покращуючи їх якість. Ця техніка дозволяє стискати дані менше ніж на 1% від початкового розміру, що призводить до швидшого обчислення та покращення співвідношення сигнал/шум.
Швидке вейвлет-перетворення (або алгоритм Маллата). реалізація DWT для одновимірних сигналів з використанням банку цифрових фільтрів. Фільтри низьких і високих частот, позначені H0 і H1, зменшуються на кожній шкалі J; грубий і детальний вейвлет-коефіцієнти, представлені c і d, є функціями кроку часу k у масштабі J.
Навпаки, вейвлет-аналіз передбачає поділ функції або безперервного сигналу на різні компоненти та застосування окремих коливань (тобто вейвлетів) до серії в різних масштабах.