Die Transformation alleine ist eine vorbereitende Handlung um die Daten in eine Form zu bringen, welche es ermöglicht, weniger relevante (wahrnehmungsphysiologisch irrelevante) Informationen zu separieren und zu entfernen. Die beispielsweise im MPEG-II-Standard verwendete Diskrete Cosinus Transformation leistet eben solches. Der Vorteil waveletbasierter Transformationen liegt nun in der Anpassungsfähigkeit der Transformation an den zu komprimierenden Datensatz. Dies geschieht durch Wahl geeigneter Waveletbasen für die Transformation anhand im Signal statistisch häufig auftretender Zustandswechsel. Entgegen der Fouriertransformation oder auch ihres Abkömmlings, der DCT, ist die Wavelet-basierte Kompression also nicht beschränkt auf die unendlich periodischen trigonometrischen Grundfunktionen und alle damit verbundenen Nachteile (Beispiel: Gibbsche Überschwinger). Einfach ausgedrückt ermöglicht die "Wavelet-Kompression" (Der Ausdruck scheint mir irreführend) eine bessere Anpassung des Kompressionsvorgangs an das zu komprimierende Signal und ermöglicht damit einen höheren Signalrauschabstand, also entweder bessere Ergebnisse bei gleichen Kompressionsraten (wie mit FFT oder DCT) oder stärkere Kompression bei gleichen Ergebnissen.