Wavelet Toolbox™ には、信号とイメージの解析および合成を行うためのアプリと関数が用意されています。異常、変化点、過渡などのイベントを検出し、データのノイズ除去と圧縮を行うことができます。ウェーブレットやその他のマルチスケール技術を使用して、さまざまな時間分解能と周波数分解能でデータを解析し、信号とイメージをさまざまなコンポーネントに分解できます。ウェーブレット手法を使用して、次元を減らし、信号やイメージから識別可能な特徴を抽出して、機械学習モデルや深層学習モデルに学習させることができます。

Wavelet Toolbox を使用すると、信号のノイズ除去、多重解像度解析およびウェーブレット解析の実行、MATLAB^®コードの生成を対話的に行うことができます。ツールボックスには、連続および離散ウェーブレット解析、ウェーブレット パケット解析、多重解像度解析、ウェーブレット散乱、およびその他のマルチスケール解析のためのアルゴリズムが含まれています。

多くのツールボックス関数では、デスクトップ プロトタイピング向けや組み込みシステムのデプロイ向けの C/C++ および CUDA^®のコード生成がサポートされています。