小波技术是一种 时频分析工具，它通过将信号分解成不同频率的成分，帮助捕捉数据中的趋势、周期和突变等特征，从而清晰地展现出数据的局部特征和长期趋势。与传统的傅里叶变换相比，小波变换具有时间（空间）频率的局部化分析能力，能够自动适应时频信号分析的要求，并且可以聚焦到信号的任意细节。
小波技术的主要特点包括：
多分辨率分析：
小波变换通过多尺度细化，能够在高频处实现时间细分，在低频处实现频率细分，从而提供更高分辨率的信号分析。
局部化分析：
小波变换能够在时间和频率域上对信号进行局部化分析，有助于识别信号中的局部特征。
自适应：
小波变换能够自动适应不同信号的特性，无需预先选择窗口大小，从而克服了传统短时傅里叶变换的局限性。
无冗余：
小波变换是一种无冗余的变换方法，能够有效地压缩信号数据。
小波技术在多个领域有广泛应用，包括：
信号处理：用于信号去噪、特征提取、信号分解等。
图像处理：用于图像压缩、去噪、特征提取、图像分割等。
音频和视频处理：用于音频和视频的压缩编码、去噪、特征提取等。
金融分析：用于股票数据挖掘、趋势分析、异常检测等。
雷达和声纳信号处理：用于目标检测、定位和识别等。
小波技术通过其独特的时频分析能力，成为继傅里叶变换之后在科学方法上的一个重要突破，并在许多实际应用中展现出其优越性。