小波变换（Wavelet Transform）是一种时变的信号分析方法，是20世纪80年代后期才开始发展的，近年来逐渐成为数字信号处理领域内的重要分析技术。小波变换可将半无限长的连续信号或有限长度的离散信号分解为一组基函数的线性组合。与傅里叶变换相比，小波分析能够定位信号的时间和频率信息，能够很好地表示非平稳信号，因此具有更好的局部性和更好的时间频率分辨率，对于多种信号类型分析有着广泛的适用性。
小波分析在许多领域有着广泛的应用，如图像处理、音频处理、通信领域、金融、医疗和地震等领域。在金融领域中，小波分析可用于交易策略、风险管理等方面，能够更准确地对时间序列进行分析。而在医学中，小波分析广泛应用于生理和医学信号的分析，如心电图信号分析、脑电图信号分析等。