Можно использовать непрерывный вейвлет преобразовывает (CWT), чтобы анализировать, как содержимое частоты сигнала изменяется в зависимости от времени. Можно выполнить адаптивный анализ частоты времени с помощью неустановившихся кадров Габора с постоянным-Q преобразованием (CQT). Для двух сигналов когерентность вейвлета показывает общие изменяющиеся во времени шаблоны. Можно выполнить адаптивный данными анализ частоты времени нелинейных и неустановившихся процессов. Для изображений непрерывный анализ вейвлета показывает, как содержимое частоты изображения отличается через изображение и помогает показать шаблоны в шумном изображении. Чтобы получить более резкое разрешение и извлечение колеблющиеся режимы от сигнала, можно использовать вейвлет synchrosqueezing.

Используйте Wavelet Toolbox™, чтобы выполнить анализ частоты времени сигналов и изображений. С CQT можно дифференцированно выбрать пропускную способность, с помощью большего количества выборок частоты для более широких компонентов полосы и меньшего количества выборок частоты для узкополосных компонентов. Можно использовать CWT, чтобы получить когерентность вейвлета между двумя сигналами. Можно разложить нелинейный или неустановившийся процесс на его внутренние режимы колебания. Можно также восстановить локализованные приближения частоты времени к сигналам. Можно создать набор фильтров CWT с определенной частотой или областями значений периода, и эффективно применить набор фильтров к нескольким сигналам. Можно визуализировать вейвлеты вовремя и частоту.