デジタル信号処理では、複数のウォルシュ変換が非正弦波信号の解析に役立ちます。

複数のハフ変換手法は、ノイズの多い画像で幾何学的形状を検出するための重要な手段です。

複数のハートレー変換は、信号解析においてフーリエ変換の代替としてよく用いられ、実数値のスペクトルを生成します。

解析的整数論では、メリン変換はL関数や漸近的挙動を研究するためによく用いられる。

ノイズを除去するために、エンジニアは平滑化アルゴリズムを適用する前に各信号区間のいくつかの離散フーリエ変換を計算した。

その研究グループのシミュレーションは、周波数成分を解析するために高速フーリエ変換（FFT）を多用していた。

研究者たちは、ノイズの多い画像でどれが最も良い性能を示すかを判断するため、いくつかの当たり外れの変換を比較した。

画像処理パイプラインは、暗部の微細な特徴を強調するために、いくつかの暗部強調形態学的変換を適用します。

デジタル画像処理では、トップハット変換は暗い背景に対して小さな明るい領域を強調するためによく適用されます。

多くのアルゴリズムは、スペクトル情報から信号を復元するために、フーリエ変換の逆変換を効率よく計算します。