请问，归一化的公式是怎么样的
在一些书上经常看到，在对信号进行分析，处理之前需要对信号进行归一化处理，说是为了消除量纲的影响
看了不少了
不过对这个公式还是没有找到
有一个也不知道对不对
因为看到的一些归一化处理后的数据都是在0到1之间
按照找来的那个公式
对信号进行归一化
则是对应最大值，结果是1，对应最小值是-1
于是又困惑了
[ 本帖最后由 zhangnan3509 于 2007-7-4 14:30 编辑 ] 原帖由 lsq001 于 2006-12-2 20:44 发表
在一些书上经常看到，在对信号进行分析，处理之前
需要对信号进行归一化处理，说是为了消除量纲的影响
看了不少了
不过对这个公式还是没有找到
有一个也不知道对不对
因为看到的一些归一化处理后的数据都是在 ...
这个公式应该是对的。所谓的归一化一般就是使得数据的范围为-1到1，方差为1。一般的信号处理技术中的预处理都是这样要求的。 噢
因为我要做的是分类识别
处理数据只是为了构成输入向量
我看来的那个公式是：
设P为一个数组，里面元素分别为p1，p2，...，pn（或pi，i=1，2，...，n）
max（P）是元素中最大的一个数
min（P）是元素中最小的一个数
归一化后的数组
Pi‘=-1
得出结果是在-1到1之间的
今晚又在期刊网上找了一下，还有下面这种
Pi’‘={pi-0.5}/
这样的话结果在[-0.5，0.5]
再有就是的一种
pi’‘’=/
就在主要就是找到这三种
本来希望能看到有文章里写上归一化前后的数据
然后就知道到底是怎么转换的
但大部分都是直接给出归一化后的数据
而且没有给出归一化公式
让人很郁闷的 Pi‘=2（max（P）-pi）/-1
第一个应该是这样
max（P）-min（P）都是整体作为一个分母的 我认为的归一化是指将数据正态化，也就是将原始数据转化为符合平均值为0，标准差为1的正态分布的数据。所以我觉得将原始数据减去平均值，然后除以标准差就可以了。
另外一种方法，是将求出的参数，如能量谱，除以方差就可以了。 噢
看来我需要再去看一看有关统计和数学方面的书了
希望早点解决这个问题吧 信号处理里面的归一化好像主要指的就是由模拟频率除以fs得到数字频率吧，这里除以fs和令fs=1是一个效果，而Ts=1/fs,所以Ts=1,所以t=nTs=n,主要是采样时把采样的间隔当作1来处理比较方便。看到了大家的解释知道了归一化更广泛的意义，在振动理论里把质量矩阵在微分方程两侧都除一下据说也是归一化，这个问题还没弄明白，也有叫正规化的，难道正规化和归一化是一个意思？ 谢谢各位，学习中~~~ 归一化的方法很多吧，常用的有能量，幅值 回复 5 # flux 的帖子
是不是这种：sig=(sig-mean(sig/std(sig,1) sig是待处理数据
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