时频定位
小波在时间和频率分辨率之间提供折衷。根据海森堡不确定性原理，我们无法同时在两个域获得完美分辨率。小波能够自适应：在高频（小尺度）时具有优良的时间分辨率，在低频（大尺度）时具有优良的频率分辨率。
多分辨率分析 (MRA)
MRA 以不同尺度表示信号。近似系数 (A) 捕获低频分量，而细节系数 (D) 捕获高频分量。每一层进一步分割近似值，形成树状结构。
正交性与能量守恒
正交小波保持能量：系数平方和等于信号能量。这使它们成为压缩和完美重构的理想选择。
紧支撑
具有紧支撑的小波仅在有限区间内非零。这种定位特性实现了高效计算以及信号和图像中的边缘检测。
图像压缩 (JPEG2000)
小波变换将图像分解为子带。小系数可以被丢弃或重度量化，在保持质量的同时实现高压缩比。
信号去噪
噪声通常出现在小的细节系数中。对这些系数进行阈值处理可以在保留重要信号特征的同时去除噪声。
边缘检测
小波细节系数在信号不连续处较大，使其非常适合检测图像中的边缘和信号中的瞬态。
心电图与生物医学分析
小波可检测生物医学信号中的QRS复合波、心律失常和其他特征，其中时间定位至关重要。