Một trong các ứng dụng nổi bật của Wavelet là trong chuẩn nén dấu vân tay của FBI. Biến đổi Wavelet được sử dụng để nén ảnh dấu vân tay để lưu giữ trong ngân hàng dữ liệu của FBI. Ban đầu FBI chọn biến đổi Cosine rời rạc (DCT) nhưng biến đổi này không được thực hiện tốt ở tỷ số nén cao. Biến đổi này đưa ra một vài hiệu ứng chặn làm cho không thể theo các đường vân tay sau khôi phục. Điều này hồn tồn khơng xảy ra với biến đổi Wavelet vì các tính chất của nó cho phép lưu giữ lại chi tiết có trong dữ liệu.
Với biến đổi Wavelet rời rạc, hầu hết thông tin quan trọng xuất hiện trong các biên độ lớn và các thông tin kém quan trọng hơn xuất hiện ở những biên độ rất nhỏ. Việc nén dữ liệu có thể thu được nhờ loại bỏ các biên độ thấp. Biến đổi Wavelet cho phép tỷ số nén cao với chất lượng khôi phục tốt.
Wavelet đặc biệt hiểu quả khi sử dụng để nén hay phân tích các tín hiệu khơng dừng như tín hiệu ảnh số và các ứng dụng nén tiếng nói, dữ liệu. Việc sử dụng các phép mã hoá băng con, băng lọc số nhiều nhịp và biến đổi Wavelet rời rạc tương ứng với loại tín hiệu cần phân tích có thể mang lại hiệu quả rõ rệt trong nén tín hiệu. Do tính chất chỉ tồn tại trong khoảng thời gian ngắn (khi phân tích tín hiệu trong miền thời gian – tần số) mà các hệ số của biến đổi Wavelet có khả năng tập trung năng lượng rất tốt vào các hệ số biến đổi. Các hệ số mang thông tin chi tiết của biến đổi Wavelet thường rất nhỏ và có thể bỏ qua mà khơng ảnh hưởng tới việc mã hố dữ liệu. Vì vậy, Wavelet được ứng dụng trong nén tiếng nói khử nhiễu, phát hiện ,
sườn, trích các đặc điểm, nhận dạng tiếng nói, loại bỏ tiếng vọng… Wavelet cũng cho thấy nhiều ứng dụng triển vọng trong nén tín hiệu audio và video thời gian thực.
40
