充分了解MATLAB,完成小波变换，对于程序有一定了解和绘图！

针对图像边缘与轮廓不能精确重构的问题,提出了一种基于灰度共生矩阵的多尺度分块压缩感知算法。
该算法利用三级离散小波变换将图像分解为高频部分和低频部分。
通过灰度共生矩阵的熵分析高频部分图像块的纹理复杂度,并根据图像块纹理进行再分块、自顺应分配采样率。
采用平滑投影Landweber算法重构图像,消除分块引起的块效应。
对多种图像进行压缩重构仿真,实验结果表明,无观测噪声情况、采样率为0.1时,本算法在Mandrill图像上得到的峰值信噪比(PSNR)为25.37dB,比现有非均匀分块算法提高了2.51dB。
不同噪声水平下,本算法的PSNR比无噪时仅下降了0.41~2.05dB。
对于纹理复杂度较高的图像,本算法的重构效果明显优于非均匀分块算法,对噪声具有较好的鲁棒性。

单尺度一维离散小波变换DWT的Mallat算法C++和MATLAB完成,含源码，c++源码在Ubuntu上用g++编译ok

使用97小波对图像进行4层小波变换，也可根据个人需求改变程序，对其进行任何层变换

matlab完成一维和二维离散小波变换，以及小波的重构，同时有代码完成的截图和各种系数重构的二范式比较

本资源是Matlab中小波分析工具箱，包含了Modwt（极大堆叠离散小波变换等），来自2016版本的matlab，函数较为丰富

本书以作者在清华大学讲授“小波分析及其工程应用”课程的讲义为基础，深入浅出地阐述了小波的基本理论及其应用技术。
在努力保持小波理论数学严谨性的同时，着力从工程技术角度阐述小波技术及其应用。
旨在突破小波分析的数学障碍，显现其实用的本质。
让小波分析方法和傅里叶分析一样，成为一种基础的、普及的、容易被广大读者掌握和应用的数学工具。
主要内容包括：离散小波的构造，离散小波变换、快速实现算法及其在图像压缩和信号去噪中的应用；
连续小波变换及其局部化时频分析技术；
二进小波变换、快速算法及其在信号奇异性检测、信号表示、图像多尺度边缘提取和信号去噪中的应用；
小波包变换及其在信号去噪、特征提取和非平稳信号毛病诊断等领域中的应用；
区间上的B样条半正交小波及其在曲线多分辨表示和编辑中的应用。
　　本书可以作为大学本科高年级和研究生的“小波分析及其应用”课程的教材，也可以供从事相关领域研究与应用的专业人士作为参考。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。