小波分析的应用是与小波分析的理论研究紧密地结合在一起的。现在，它已经在科技信息产业领域[2]取得了令人瞩目的成就。电子信息技术是六大高新技术中重要的一个领域，它的重要方面是图象和信号处理。现今，信号处理已经成为当代科学技术工作的重要部分，信号处理的目的就是：准确的分析、诊断、编码压缩和量化、快速传递或存储、精确地重构（或恢复）。从数学地角度来看，信号与图象处理可以统一看作是信号处理(图象可以看作是二维信号)，在小波分析地许多分析的许多应用中，都可以归结为信号处理问题。现在，对于其性质随时间是稳定不变的信号（平稳随机过程），处理的理想工具仍然是傅立叶分析 。但是在实际应用中的绝大多数信号是非稳定的（非平稳随机过程），而尤其适用于非稳定信号的工具就是小波分析。

事实上小波分析的应用领域十分广泛，它包括：数学领域的许多学科；信号分析、图像处理；量子力学、理论物理；军事电子对抗与武器的智能化；计算机分类与识别；音乐与语言的人工合成；医学成像与诊断；地震勘探数据处理；大型机械的故障诊断等方面；例如，在数学方面，它已用于数值分析、构造快速数值方法、曲线曲面构造、微分方程求解、控制论等。在信号分析方面的滤波、去噪声、压缩、传递等。在图象处理方面的图象压缩、分类、识别与诊断，去污等。在医学成像方面，减少B超、CT、核磁共振成像的时间，提高分辨率等。

(1)小波分析用于信号与图象压缩是小波分析应用的一个重要方面。它的特点是压缩比高，压缩速度快，压缩后能保持信号与图象的特征不变，且在传递中可以抗干扰。基于小波分析的压缩方法很多，比较成功的有小波包最好基方法，小波域纹理模型方法，小波变换零树压缩，小波变换向量压缩等。

(2)小波在信号分析中的应用也十分广泛。它可以用于边界的处理与滤波、时频分析、信噪分离与提取弱信号、求分形指数、信号的识别与诊断以及多尺度边缘检测等。

(3)在工程技术等方面的应用。包括计算机视觉、计算机图形学、曲线设计、湍流、远程宇宙的研究与生物医学方面。

随着4G时代的到来，移动电话正成为人们信赖的得力助手。而移动终端最基本的功能——语音通信则还在受到环境噪声和其他语音的干扰，使通话质量受到制约。所以，语音信号在传输之前尽可能得到净化，对于提高语音通信质量是非常关键的。如何去除语音中的噪声、改进语音质量、提高语音可懂度，是语音信号处理的关键。传统的语音去噪算法是对语音信号进行时域或频域滤波 ，这些方法往往只是对某种特定的噪声效果明显。当噪声与语音的频谱相似时，传统的单纯时域或频域处理往往无法达到很好的效果。小波变换是一种时频局部化分析方法，是分析非平稳时变信号的有力工具。克服了短时傅里叶变换固定分辨率的弱点，既可以分析信号的概貌 ，又可以分析信号的细节。因此，利用小波变换来实现信号的去噪，具有较好的净化语音效果。