一般的な解析手法であるフーリエ変換に代わってウェーブレット変換が注目を集めています。経過と共に周波数が変化してしまう非定常周波数の分析に最適です。ウェーブレット関数を用いた信号分解は、時間とスケールの関数として、信号の中のエネルギーを画像として構築できます。い分野で利用が可能です。移動平均を用いて時系列データの変動を滑らかにする。データの中間値を0に設定する。検出した波形の極大値の点の間の間隔を時系列データに置き換える。高・中・低帯域の周波数成分を除いた時系列データに置き換える。時系列波形全体に対して、四則演算を適応する。解析対象区間を選択する。解析対象区間よりノイズ等の不要部分を削除する。移動平均を用いて画像データの変動を滑らかにする。近傍の中央値を使ったフィルタ。インパルス雑音を取り除く事ができる。解析対象区間を選択する。離散1次元ウェーブレット変換により時系列データを各レベルに分解表示する。ウェーブレット係数を色の濃淡により画像表示する。離散1次元ウェーブレット順変換・逆変換を使ったノイズ処理が行える。分解された時系列データのヒストグラムを表示する。離散2次元ウェーブレット変換により画像データを各レベルに分解表示する。(分解レベルは1~5段階、ドビッシを選択可能。表示は、ツリー表示、スケア表示。離散2次元ウェーブレット順変換・逆変換を使ったノイズ処理が行える。分解された画像データのヒストグラムを表示する。解析対象の最大値と最小値を求める。解析対象の平均値を求める。解析対象の標準偏差を求める。