Wavelet-Transformationen sind nützlich zum Analysieren von Signalen bei plötzlichen Änderungen von Phase und Frequenz, lokalen Maxima und Minima etc. Sie verfügen über Anwendungen für eine Vielzahl von Aufgabenstellungen -- Datenkomprimierung, Signalglättung und Entrauschen, Bildanalyse sowie DNA-Analysen, Spracherkennung usw. Origins Hilfsmittel der Wavelet-Transformation unterstützt kontinuierliche und diskrete Transformationen und verwendet dabei Algorithmen, die von der Numerical Algorithms Group (NAG) entwickelt wurden.