离散小波变换（Discrete Wavelet Transform，简称DWT）是一种用于信号处理和图像分析的数学方法。它是连续小波变换（Continuous Wavelet Transform，CWT）的离散形式，主要用于将信号或图像分解为不同尺度或分辨率的组成部分。下面是离散小波变换的一些关键特点：
多尺度分解：离散小波变换通过逐级分解，将数据分成不同的频率带。这些频率带由一系列小波函数和尺度函数产生，可以捕捉到数据中的细节和趋势信息。
时频局部化：小波变换的一个显著特点是时频局部化。它可以在不同的尺度上提供关于信号的时间和频率信息，这与傅里叶变换（提供全局频率信息）形成对比。
基函数：在小波变换中，使用一对基函数：小波函数（用于捕捉数据的细节）和尺度函数（用于捕捉数据的粗略趋势）。这些基函数通过平移和缩放生成。