Технічний недолік вейвлета Хаара полягає в тому вона не є безперервною, а тому не диференційованою. Ця властивість, однак, може бути перевагою для аналізу сигналів із раптовими переходами (дискретні сигнали), таких як моніторинг відмови інструментів у верстатах.
Хоча ця ідея математично обґрунтована, практичні проблеми перешкоджають використанню властивостей, подібних до Хаара, під будь-яким кутом. Щоб бути швидким, алгоритми виявлення використовують зображення з низькою роздільною здатністю, що створює помилки округлення. З цієї причини поворотні елементи, подібні до Хаара, не використовуються зазвичай.
Недоліки вейвлет-перетворення включають чутливість до зсуву, погана спрямованість, відсутність фазової інформації та обмежена здатність фіксувати спрямовану інформацію в певних типах зображень 2.
Вейвлет-стиск Хаара є ефективний спосіб стиснення зображення як без втрат, так і без втрат. Він ґрунтується на усередненні та розрізненні значень у матриці зображення для отримання розрідженої або майже розрідженої матриці. Розріджена матриця — це матриця, у якій велика частина елементів дорівнює 0.
Вейвлети Добеші оптимально вловлюють поліноміальні тенденції, тоді як вейвлет Хаара є розривним і нагадує ступінчасту функцію.
Це так швидше, ніж перетворення Уолша, матриця якого складається з +1 і −1. Його можна використовувати для аналізу локалізованих ознак сигналів. Завдяки ортогональності функції Хаара можна аналізувати частотні компоненти вхідного сигналу.