#Options : smooth_lvl + filtre gaussien (smooth_method ?)
(this file :
https://github.com/tgouhier/biwavelet/blob/master/R/smooth.wavelet.R )
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+Voici le code :
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+library(epclust)
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+n <- 5
+N <- 128
+M <- matrix(runif(n * N), nrow = n) #séries en lignes
+M <- t(apply(M, 1, cumsum)) / sqrt(n * N)
+matplot(t(M), type = 'l', lty = 1)
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+dists3a <- computeWerDists(1:n, function(inds) M[,inds], n)
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+# je passe de distance Wer à corrélations : moralement tout est à 0
+summary((1 - dists3a[lower.tri(dists3a)]^2) / N / n)
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+# or, les courbes sont très similaires, nous devrions être proche de 1 !
+corM <- cor(t(M))
+summary(corM[lower.tri(corM)])
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+---------> à checker