正交变换检测是一种在信号处理和图像处理中常用的技术，用于将信号或图像转换到正交空间中，以实现信号的分析、压缩、去噪等目的。

正交变换的常见方法包括：

傅里叶变换（Fourier Transform）：将信号或图像分解为一系列正弦和余弦函数。

离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，DFT）：将信号或图像分解为一系列离散的正弦和余弦函数。

小波变换（Wavelet Transform）：基于小波函数的一种变换方法，可以将信号或图像分解为不同频率和时间的小波成分。

离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，DCT）：将信号或图像分解为一系列离散的正弦函数。

哈尔变换（Haar Transform）：将信号或图像分解为一系列离散的脉冲波形。

快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT）：一种加快傅里叶变换计算速度的算法。

正交变换检测的应用领域包括：

音频信号处理：常用于音频编码、音频压缩等。

图像处理：常用于图像压缩、图像增强、图像拼接等。

视频编码：常用于视频压缩、视频传输等。

数据压缩：可以通过正交变换将数据表示为更紧凑的形式。

信号滤波：可以通过正交变换将信号分解为频域上的成分，实现对信号的滤波操作。

特征提取：可以通过正交变换将信号或图像转换到正交空间中，提取含有信息的特征。

模式识别：可以通过正交变换将样本转换为特征向量，用于分类和识别。

去噪处理：可以通过正交变换将信号分解为频域上的成分，实现对噪声的去除。