归一化全面总结.doc

信号处理工具箱中经常使用的是nyquist频率，它被定义为采样频率的一半，在滤波器的阶数选择和设计中的截止频率均使用nyquist频率进行归一化处理。例如对于一个采样频率为1000hz的系统，400hz的归一化频率就为400/500=0．8。归一化频率范围在[0,1]之间。如果将归一化频率转换为角频率，则将归一化频率乘以2*pi；如果将归一化频率转换为hz，则将归一化频率乘以采样频率的一半。我在网上下载一个BP网络的教案，里面举了个例子，但是上面的数据归一化我没有看明白。原始数据如下：月份 1 2 3 4 5 6销量 2056 2395 2600 2298 1634 1600月份 7 8 9 10 11 12销量 1873 1478 1900 1500 2046 1556然后他就得出了：%以每三个月的销售量经归一化处理后作为输入P=[0.5152 0.8173 1.0000 ; 0.8173 1.0000 0.7308; 1.0000 0.7308 0.1390; 0.7308 0.1390 0.1087; 0.1390 0.1087 0.3520; 0.1087 0.3520 0.0000;];请问他是怎么归一化出这些数据的？谢谢 了，归一化前P应为P1=[2056 2395 2600； 2395 2600 2298； 2600 2298 1634； 2298 1634 1600； 1634 1600 1873； 1600 1873 1478]‘；取P1 中最大元素和最小元素分别为Pmax=2600，Pmin=1478，则归一化后P的对应元素值为P=(P1-Pmin)/(Pmax-Pmin)。 用zscore，标准化的目的是：使得平均值为0，标准差为1，这样可以使不同量纲的数据放在一个矩阵. A=magic(4)A = 16 2 3 13 5 11 10 8 9 7 6 12 4 14 15 1 [Z,MU,SIGMA] = zscore(A)Z = 1.3770 -1.2509 -1.0585 0.8262 -0.6426 0.4811 0.2887 -0.0918 0.0918 -0.2887 -0.4811 0.6426 -0.8262 1.0585 1.2509 -1.3770MU = 8.5000 8.5000 8.5000 8.5000SIGMA = 5.4467 5.1962 5.1962 5.4467 mean(Z)ans = 1.0e-016 * -0.2776 0 0 0.5551 std(Z)ans = 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 4、关于神经网络（matlab）归一化的整理关于神经网络归一化方法的整理由于采集的各数据单位不一致，因而须对数据进行[-1，1]归一化处理，归一化方法主要有如下几种，供大家参考：（by james）1、线性函数转换，表达式如下：y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue)说明：x、y分别为转换前、后的值，MaxValue、MinValue分别为样本的最大值和最小值。2、对数函数转换，表达式如下：y=log10(x)说明：以10为底的对数函数转换。3、反余切函数转换，表达式如下：y=atan(x)*2/PI归一化是为了加快训练网络的收敛性，可以不进行归一化处理 归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化在-1--+1之间是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和合一的意思。无论是为了建模还是为了计算，首先基本度量单位要同一，神经网络是以样本在事件中的统计分别几率来进行训练（概率计算）和预测的，归一化是同一在0-1之间的统计概率分布； 当所有样本的输入信号都为正值时，与第一隐含层神经元相连的权值只能同时增加或减小，从而导致学习速度很慢。为了避免出现这种情况，加快网络学习速度，可以对输入信号进行归一化，使得所有样本的输入信号其均值接近于0或与其均方差相比很小。归一化是因为sigmoid函数的取值是0到1之间的，网络最后一个节