В большинстве приложений работа осуществляется с дискретными сигналами. Поэтому представляют интерес дискретные аналоги НВП, которые преобразуют дискретный сигнал в непрерывный и дискретный сигналы, соответственно.
Пусть имеется некоторая непрерывная функция
. Дискретный сигнал
представим как последовательность коэффициентов при масштабирующих функциях, по которым раскладывается
:
, (7.10)
где
.
Другими словами, сигнал интерпретируется как последовательность коэффициентов разложения, полученную в ходе кратномасштабного анализа функции
. Тогда можно вычислить аппроксимацию этой функции, принадлежащие пространствам
. Пространства
не имеют значения при данной интерпретации.
Согласно концепции кратномасштабного анализа функция
декомпозируется на две функции
и
:
. (7.11)
Таким образом, получили две новые последовательности
и
. Этот процесс может быть продолжен по
, и функция
(а также и последовательность
) будет представлена совокупностью коэффициентов
.
Рассмотрим, как вычисления ДВП могут быть выполнены с использованием операций только над дискретными сигналами. С учетом того, что масштабирующая функция образует базис соответствующего пространства, можно получить
(7.12)
Отсюда оказывается возможным итеративное вычисление коэффициентов
и
без непосредственного использования функций
и
.
.
(7.13)
получив, таким образом, полностью дискретный процесс декомпозиции. Последовательности
и
называются фильтрами. Следует отметим, что
и
имеют «половинную» длину по сравнению с
. За счет этого не вводится избыточности.
Обратный процесс заключается в получении
из
и
:
(7.14)
Длина последовательности
вдвое больше длины последовательности
или
.
Для фильтров
и
существуют следующие ограничения:
, (7.15)
, (7.16)
. (7.17)






