从源代码的角度实现了小波的haar分解，有利于初学者对小波分解的理解，不单纯的运用matlabwavelet工具箱

目录　　第一章概论　　1.1fourier分析到小波分析　　1.2积分小波变换和时间-频率分析　　1.3反演公式和对偶　　1.4小波的分类　　1.5多分辨分析、样条及小波　　1.6小波分解与重构　　第二章fourier分析　　2.1fourier变换与fourier逆变换　　2.2连续时间卷积和函数　　2.3平方可积函数的fourier变换　　2.4fourier级数　　2.5基本收敛定理和poisson求和公式　　第三章小波变换和时间-频率分析　　3.1gabor变换　　3.2短时fourier变换和测不准原理　　3.3积分小波变换　　3.4二进小波和反演　　3.5框架　　3.6小波级数　　.第四章基数样条分析　　4.1基数样条空间　　4.2b-样条及其基本性质　　4.3两尺度关系和插入图形显示算法　　4.4基数样条的b-网表示与计算　　4.5样条逼近公式的构造　　4.6样条插值公式的构造　　第五章尺度函数与小波　　5.1多分辨分析　　5.2无限两尺度关系的尺度函数　　5.3l2(ir)的直接和分解　　5.4小波和它们的对偶　　5.5线性相位滤波　　5.6紧支撑小波　　第六章基数样条小波　　6.1插值样条小波　　6.2紧支撑样条小波　　6.3基数样条小波的计算　　6.4euler-frobenius多项式　　6.5样条小波分解中的误差分析　　6.6全正性、完全振荡及零交叉　　第七章正交小波和小波包　　7.1正交小波的例子　　7.2正交两尺度符号的识别　　7.3紧支撑正交小波的构造　　7.4正交小波包　　7.5小波级数的正交分解　　注解　　附录a　　参考文献　　索引

这是前几天刚做的一个图像处理的大作业，给大家分享一下。
主要是实现了一些基本的图像处理的功能，并做了一个小界面，很简单。
基本功能有图像平滑（邻域平均法）、锐化（拉普拉斯）、二值、灰度化、腐蚀、膨胀、小波分解（只显示近似部分图像）、边缘提取、人脸识别（基于PCA）。
程序有两个，一个事GUI的，一个是人脸识别的（大家自己修改人脸库路径）。
论文（word和PDF都有）也在里面，希望对大家能有协助。

有关小波分解的matlab基础使用，很常见的仿真

一维信号的Haar小波分解与重构matlab法式

信号的小波分解与重构原理doc，附带matlab法式，可以参考

协助海杂波初学者学习基于小波分解的hurst指数求解算法，以及基于空间分形特性差异进行海杂波目标检测算法

这是一个MATLAB写的小波分解的一个例子，已运转成功，与大家分享，欢迎下载

基于matlab完成了一维信号用Haar小波来分解与重构的算法，

将两幅或多幅图像成功导入系统中。
实现对图像的匹配和去噪工作，使得图像几何对齐以此消除图像间的形状差异并避免将源图像中的噪声当做重要信息保留至融合结果中。
编写完成加权品均算法和主成分分析算法。
程序对源图像像素级灰度值进行处理，依据算法得出相应的融合图像。
通过观察融合结果，体会其算法的不足之处。
编写完成小波融合算法。
程序能够选定合适的小波基，对源图像成功进行小波分解，分别得到低频近似图像和各个尺度、各个方向上的高频细节图像。
低频图像的加权平均融合和高频融合算法运行无误

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。