Haar小波与低秩稀疏分解 将Haar小波分析与低秩稀疏分解（Low-Rank and Sparse Decomposition, LDos）技术相结合，可以实现对异常数据的有效检测。Haar小波具有计算简单、易于实现等优点，能够有效地捕捉信号的突变和奇异性。LDos技术则可以将数据分解为低秩部分和
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小波变换详解文档助你深入了解小波理论，它提供了丰富的资料和详细的解释。
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简洁明了的小波滤波和小波包C++实现源代码，稍加修改就可以加入任何一个信号处理的应用程序中。
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将db小波设定不同的尺度，不同的db小波，处理构造的加噪信号，输出去噪前后的对比波形图，和信噪比，并将信噪比存储，可导出到excel中。
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这是一个完整的 C++ 项目代码，可以帮助你利用 Haar 特征训练识别你感兴趣的目标，比如手或者人脸。这个项目需要 OpenCV 2.1 库和 VS2008。
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可用于使用Python图像开发，以及小波变换的工具包，并且内附详细安装步骤，本人已经成功安装并测试，just down it..
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