En el algoritmo de Mallat, los cálculos se realizan en el dominio del tiempo. Para acelerar la conversión de la señal en cada nivel, los coeficientes de wavelet se dividen secuencialmente por la mitad. Este artículo presenta un algoritmo para aumentar la velocidad del análisis de señales multiescala utilizando la transformada rápida de Fourier. En este algoritmo, los cálculos se realizan en el dominio de la frecuencia, por lo que los autores llaman a este algoritmo análisis multiescala en el dominio de la frecuencia. Para cada nivel de descomposición, los coeficientes de wavelet se determinan a partir de la señal y pueden calcularse en paralelo, lo que reduce el tiempo de conversión. Además, el factor de zoom puede ser inferior a dos. El algoritmo de Mallat utiliza wavelets no simétricos, y para aumentar la precisión de la reconstrucción, se obtienen wavelets de orden alto, lo que aumenta el tiempo de transformación. Por el contrario, en nuestro algoritmo, dependiendo de la longitud de la muestra, los wavelets son simétricos y el tiempo de la transformada de wavelet inversa puede ser más rápido en 6-7 órdenes de magnitud en comparación con el cálculo numérico directo de la convolución. Al mismo tiempo, la calidad del análisis y la precisión de la reconstrucción de la señal aumentan porque la transformada de wavelet es estrictamente ortogonal.