উপযোগিতাটি এই তথ্যে নিহিত যে ওয়েভলেট ট্রান্সফর্মড ডেটা কম্প্রেস করা যায়। ইনফরমেশনের একটি কম্প্রেসড অ্যাপ্রক্সিমেশন রিটার্ন করা যায় শুধু 웨이ভলেট কোএফিশিয়েন্টের একটি ছোট ফ্র্যাকশন সংরক্ষণ করে। উদাহরণস্বরূপ, সমস্ত ওয়েভলেট কোএফিশিয়েন্ট যা কিছু ইউজার-ডিফাইনড থ্রেশহোল্ডের চেয়ে বড়, সেগুলো রিটেইন করা যেতে পারে। বাকি কোএফিশিয়েন্টগুলো 0 সেট করা হয়।
ফলস্বরূপ ডেটা রিপ্রেজেন্টেশন খুব স্পার্স হয় যাতে স্পার্সিটি সুবিধা নেওয়া অপারেশনগুলো ওয়েভলেট স্পেসে ইমপ্লিমেন্ট করলে কম্পিউটেশনালি খুব দ্রুত হয়। এই পদ্ধতিটি নয়েজ দূর করেও ডেটার মূল বৈশিষ্ট্য สมুথ আউট ছাড়া কাজ করে, যা এটিকে ডেটা ক্লিনিং-ওজনেও দক্ষ করে তোলে। একটি কোএফিশিয়েন্ট সেট দেওয়া থাকলে, আসল ডেটার একটি অ্যাপ্রক্সিমেশন DWT-এর বিপরীত প্রয়োগ করে জেনারেট করা যায়।
DWT সাধারণত ডিসক্রিট ফুরিয়ে ট্রান্সফর্ম (DFT)-এর সাথে সম্পর্কিত, একটি সিগন্যাল প্রসেসিং টেকনিক যাতে সাইন এবং কোসাইন থাকে। সাধারণত, DWT ভালো লوسی কমপ্রেশন অচিভ করে। যদি একটি ডেটা ভেক্টরের DWT এবং DFT-এ একই সংখ্যক কোএফিশিয়েন্ট রাখা হয়, DWT ভার্সন আসল রেকর্ডের একটি বেশি দক্ষ অ্যাপ্রক্সিমেশন দেবে।
অতএব, একই অ্যাপ্রক্সিমেশনের জন্য, DWT DFT-এর চেয়ে কম স্পেস নেয়। DFT-এর বিপরীতে, ওয়েভলেটস স্পেসে ফুলি লোকালাইজড, যা লোকাল ফিচার সংরক্ষণে অবদান রাখে। শুধু একটি DFT আছে, কিন্তু DWT-এর একাধিক ফ্যামিলি আছে।
প্রখ্যাত ওয়েভলেট ট্রান্সফর্ম যেন Haar-2, Daubechies-4, এবং Daubechies-6 ট্রান্সফর্ম। ডিসক্রিট ওয়েভলেট ট্রান্সফর্ম ব্যবহার করার সাধারণ প্রসেস একটি হায়ারার্কিক্যাল পিরামিড অ্যালগরিদমকে সুবিধা দেয় যা প্রতিটি ইটারেশনে ডেটা হাফ করে, ফলস্বরূপ দ্রুত কম্পিউটেশনাল স্পীড। পদ্ধতিটি নিচের মতো:
ইনপুট ডেটা ভেক্টরের দৈর্ঘ্য, L, ২-এর একটি ইন্টিজার পাওয়ার হতে হবে। এই কন্ডিশন পূরণ করা যায় ডেটা ভেক্টরকে শূন্য দিয়ে প্যাডিং করে প্রয়োজন অনুসারে (L ≥ n)।
প্রতিটি ট্রান্সফরমে দুটি ফাংশন ব্যবহার করা হয়। প্রথমটি ডেটা স্মুথিং ব্যবহার করে যেন সম বা ওয়েটেড গড়। দ্বিতীয়টি একটি ওয়েটেড ডিফারেন্স ইমপ্লিমেন্ট করে, যা ডেটার বিস্তারিত বৈশিষ্ট্য আনার সুবিধা করে।
দুই ফাংশনটি X-এ ডেটা পয়েন্টের যুগ্মে প্রয়োগ করা হয়, অর্থাৎ সকল (x2i, x2i+1) যুগ্মে। ফলস্বরূপ L/2 দৈর্ঘ্যের দুটি ডেটা সেট ফলাফল আসে। সাধারণত, এগুলো ইনপুট রেকর্ডের একটি স্মুথড বা লো-ফ্রিকোয়েন্সি ভার্সন এবং সেটির হাই-ফ্রিকোয়েন্সি কন্টেন্ট রিপ্রেজেন্ট করে, যথাক্রমে।
দুই ফাংশনটি রিকার্সিভলি পূর্বের লুপে প্রাপ্ত ডেটা সেটগুলোর ওপর প্রয়োগ করা হয় যতক্ষণ না ফলস্বরূপ ডেটা সেটের দৈর্ঘ্য ২ হয়।
পরবর্তী ইটারেশনে প্রাপ্ত ডেটা সেট থেকে মান সিলেক্ট করা হয় যেগুলো ট্রান্সফর্মড ডেটার ওয়েভলেট কোএফিশিয়েন্ট হিসেবে dành করা হয়।
