小波包分解(Wavelet Packet Decomposition, WPD)是一種先進的信號處理技術，它基於小波變換發展而來，具有以下特點：
精細分解能力。與傳統的離散小波變換(DWT)相比，小波包分解能夠更詳細地分析信號的頻率內容。DWT主要關注低頻帶，而小波包分解可以遞歸地分解信號到更細的尺度，包括高頻和低頻部分。
時頻分析能力。小波包分解能夠同時對信號的高頻和低頻部分進行分解處理，提供更好的時頻局部化分析。這使得它適用於處理包含大量中高頻信息的信號，並能夠根據被分析信號的特徵自適應地選擇相應頻帶，與之匹配，從而提高信號的時頻解析度。
廣泛套用。小波包分解技術在圖像處理、音頻處理、數位訊號處理、波形識別等多個領域都有廣泛套用，例如，可以用於圖像分析、聲音信號的分割和噪聲去除、腦電波信號處理、醫學圖像處理等。
小波包分解的實現過程包括選擇一組連續有限的正交小波包基函式，建立小波包樹，對信號進行分解，並計算信號在各小波包基函式上的投影係數。這個過程可以通過Python等程式語言中的專業庫來實現，如PyWavelets，使得小波包分解技術更加高效和便捷。