小波工具箱™には,信号とイメージの解析および合成を行うためのアプリと関数が用意されています。異常，変化点，過渡などのベントを検出し，デタのノズ除去と圧縮を行うことができます。ウェーブレットやその他のマルチスケール技術を使用して,さまざまな時間分解能と周波数分解能でデータを解析し,信号とイメージをさまざまなコンポーネントに分解できます。ウェーブレット手法を使用して,次元を減らし,信号やイメージから識別可能な特徴を抽出して,機械学習モデルや深層学習モデルに学習させることができます。

小波工具箱を使用すると,信号のノイズ除去,多重解像度解析およびウェーブレット解析の実行,MATLAB^®コ，ドの生成を対話的に行うことができます。ツールボックスには,連続および離散ウェーブレット解析,ウェーブレットパケット解析,多重解像度解析,ウェーブレット散乱,およびその他のマルチスケール解析のためのアルゴリズムが含まれています。

多くのツールボックス関数では,デスクトッププロトタイピング向けや組み込みシステムの展開向けのC / c++およびCUDA^®のコ，ド生成がサポ，トされています。