Wavelet Toolbox™ обеспечивает функции и приложения для анализа и синтезирования сигналов и изображений. Тулбокс включает алгоритмы для непрерывного анализа вейвлета, когерентности вейвлета, synchrosqueezing, и адаптивного данными частотно-временного анализа. Тулбокс также включает приложения и функции для подкошенного и неподкошенного дискретного анализа вейвлета сигналов и изображений, включая пакеты вейвлета, и двойное дерево преобразовывает.

Используя непрерывный анализ вейвлета, можно изучить способ, которым спектральные функции развиваются в зависимости от времени, идентифицируют общие изменяющиеся во времени шаблоны в двух сигналах и выполняют локализованную временем фильтрацию. Используя дискретный анализ вейвлета, можно анализировать сигналы и изображения в различных разрешениях, чтобы обнаружить changepoints, разрывы и другие события, не с готовностью видимые в необработанных данных. Можно сравнить статистику сигнала по нескольким шкалам и выполнить фрактальный анализ данных, чтобы показать скрытые шаблоны.

С Wavelet Toolbox можно получить разреженное представление данных, полезных для шумоподавления или сжатия данных при сохранении важных функций. Много функций тулбокса поддерживают генерацию кода C/C++ для развертывания встраиваемой системы и анализа прототипа.