常见的傅立叶分析能够将时间序列变换至频域，但丢失了时域方面的信息，主要适用于平稳的时间序列分析。而小波分析能够对时间序列的频谱特性进行估计，揭示其各周期成分随时间变化的情况。小波方法的使用基于小波变换，早期研究多使用离散小波变换（Discrete wavelet transform，简称为DWT），对时间和频率的参数值进行特定的离散选择来计算小波变换。随着小波研究的发展，连续小波变换（Continuous wavelet transform，简称为CWT）被提出。CWT将原始时间序列映射为时间和频率这两个变量的函数，提供了冗余信息，可以在对时间和频率参数进行精细筛选的前提下计算小波变换。