正交变换检测主要应用于信号处理、图像处理和数据压缩等领域，在不同领域中的具体应用有所差异。

常见的正交变换检测包括但不限于：

1. 傅里叶变换（Fourier Transform）：傅里叶变换广泛应用于信号处理和频域分析中，用于将时域信号转换为频域表示。

2. 离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，DCT）：离散余弦变换主要用于图像和音频信号的压缩和编码，是JPEG图像压缩和MP3音频压缩的核心算法之一。

3. 小波变换（Wavelet Transform）：小波变换在信号处理中常用于时频分析和信号压缩，能够提供更精确的时频信息，并具有多分辨率分析的特点。

4. 哈尔变换（Haar Transform）：哈尔变换是一种简单且高效的正交变换方法，在图像处理中用于边缘检测、特征提取等任务。

5. 奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）：奇异值分解可以将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积，常用于图像处理中的特征提取和图像压缩。