在桩基声测管检测的信号降噪、数据压缩、特征提取、缺点辨认等数据处理过程中，各种先进的算法得到了广泛的运用。

现代信息处理技术如数值分析法、神经网络技术、人工智能、含糊技术、自适应技术、虚拟仪器技术的逐步老到促进了桩基声测管检测技术的运用开展和智能化程度。

小波转换是一种时频分析方法，其在时频平面上具有可变的时间和频率分辨率以及出色的表征信号部分特征的才能。
 
 小波分析技术以其多分辨率和部分化的突出特色使其成为目前桩基声测管信号时频表达的最佳分析方法之一，被广泛运用于桩基声测管信号的降噪处理、特征提取和数据压缩中。

母小波和分化层数的选择以及小波系数非线性处理方法的选择是小波分析的要害技术。小波分析的改善算法，比方小波包分析，对小波转换没有细分的高频部分进一步分化，提高了处理信号的才能。

提高小波转换则直接在时（空）域进行转换，获得了更好的去噪作用和更高的信噪比，并且提高小波转换的去噪速度更快、规划灵活、编程简略、易于完成。