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As a special case of the Daubechies wavelet , the Haar wavelet is also known as Db1. The Haar wavelet is also the simplest possible wavelet.

The technical disadvantage of the Haar wavelet is that it is not continuous , and therefore not differentiable. This property can, however, be an advantage for the analysis of signals with sudden transitions, such as monitoring of tool failure in machines.

The Haar functions are pairwise orthogonal ,. There is a related Rademacher system consisting of sums of Haar functions,. This is an orthonormal system but it is not complete.

Next, the formula. The Franklin system is obtained from the Faber—Schauder system by the Gram—Schmidt orthonormalization procedure. The periodic Franklin system is obtained by orthonormalization from the periodic Faber—-Schauder system.

Usually one separates the sequences s and d and continues with transforming the sequence s. Sequence s is often referred to as the averages part, whereas d is known as the details part.

Note that, the above matrix is an un-normalized Haar matrix. The Haar matrix required by the Haar transform should be normalized.

The next two rows are sensitive to the first and second half of the input vector respectively, which corresponds to moderate frequency components.

The remaining four rows are sensitive to the four section of the input vector, which corresponds to high frequency components. The Haar transform is the simplest of the wavelet transforms.

This transform cross-multiplies a function against the Haar wavelet with various shifts and stretches, like the Fourier transform cross-multiplies a function against a sine wave with two phases and many stretches.

It is found effective in applications such as signal and image compression in electrical and computer engineering as it provides a simple and computationally efficient approach for analysing the local aspects of a signal.

The Haar transform is derived from the Haar matrix. An example of a 4x4 Haar transformation matrix is shown below.

The Haar transform can be thought of as a sampling process in which rows of the transformation matrix act as samples of finer and finer resolution.

The Haar transform y n of an n-input function x n is. The Haar transform matrix is real and orthogonal. Thus, the inverse Haar transform can be derived by the following equations.

Modern cameras are capable of producing images with resolutions in the range of tens of megapixels.

These images need to be compressed before storage and transfer. The Haar transform can be used for image compression. The basic idea is to transfer the image into a matrix in which each element of the matrix represents a pixel in the image.

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