El método wavelet de análisis de series de tiempo es el siguiente:
La función wavelet se origina a partir del análisis de múltiples resoluciones. Su idea básica es expresar la función expandida f(t) como una. Serie de expresiones de aproximación sucesivas Fórmula, cada una de las cuales es la forma suavizada del movimiento f(t), y corresponden respectivamente a diferentes resoluciones. El análisis de resolución múltiple, también llamado análisis de escala múltiple, es una teoría basada en el concepto de espacio funcional, y su idea proviene de la ingeniería. El creador, Mallat .S, estableció esta teoría mientras estudiaba problemas de procesamiento de imágenes.
Un método muy común para estudiar imágenes en aquella época era descomponer la imagen en diferentes escalas y comparar los resultados para obtener información útil. La propuesta de la base de ondas ortogonales de Meyer hizo que Mallat pensara en si utilizar las características de múltiples escalas de la base de ondas ortogonales para expandir la imagen y obtener el "incremento de información" entre diferentes escalas de la imagen.
Esta idea condujo al establecimiento de la teoría del análisis de resolución múltiple. MRA no sólo proporciona un método simple para la construcción de la base de wavelets ortogonales, sino que también proporciona una base teórica para el algoritmo rápido de la transformada de wavelets ortogonales. La idea coincide con el banco de filtros de tasa de muestreo múltiple, lo que nos permite combinar la transformada wavelet con la teoría de los filtros matemáticos. Por lo tanto, el análisis de resolución múltiple juega un papel muy importante en la teoría de la transformada wavelet ortogonal.