Matalb归一化函数

线性归一化

一般可以这样写

function N = linear_normalize(D)% Linear Normalization    max_value = max(max(D));    min_value = min(min(D));    N = (D-min_value) / (max_value-min_value);end

当然也可以归一化到指定区间

%matlab code%normalizationfunction normalized = normalize(A,minOut,maxOut)%input:%      A:   the matrix to be normalize% minOut:   the minimum value after normalized% maxOut:   the maximum value after normalized%output:   %normalized:the normalized matrixminA=min(min(A));maxA=max(max(A));normalized=(A-minA)/(maxA-minA)*(maxOut-minOut)+minOut;end %end function

调用过程

%normalize testload A;%记住A的最大值和最小值，以便反归一化时用minA=min(min(A));maxA=max(max(B));%归一化A到BB=normalize(A,0,255);%反归一化B到Ainverse_B=normalize(B,minA,maxA);%此时inverse_B应等于A。 

高斯归一化

function [B]= gaussNormalization(M)% input:%     M: the matrix to be normalized% output:%     B: the normalized matrix% Gauss Normalization Formula:%     Z=((X - μ) / (3 * σ) + 1) / 2%     μis the average value of X,%     σis the square deviation of X % coder:flyskymlf% time:2009.10.31[x,y]=size(M);ave=sum(sum(M))/(x*y);% average valuetotal=sum(sum(M.^2-M.*(2*ave)+ave^2));%square deviationif total~=0    len=1/(3*sqrt(total/(x*y)));else    len=1.0;endB=(M.*len-ave*len+1)/2;

注:代码中对公式做了一定的变形，例如求方差的时候，

把方差公示(x_{i,j}-ave)^2 因式分解改写成 x_{i,j}^2-2*x_{i,j}*ave+ave^2 ，即(a-b)^2=a^2-2ab+b^2 。

（抱歉，由于baidu敲不上公式，所以直接用latex中定义的公式书写方式来书写的）

附：高斯归一化公式：

Z=((X - μ) / (3 * σ) + 1) / 2. 其中μ为均值，σ为标准差（σ的平方是方差）

Energy normalization: 
y = y / sum(y.^2); 

Max value 100: 
y = y / max(y) * 100; 

Max absolute value 8: 
y = y / max(abs(y)) * 8;

reference:

http://hi.baidu.com/mhyuycwnspbqswe/item/08bcd456e19729968c12eddc

https://answers.yahoo.com/question/index?qid=20100114224156AABcN2j

http://blog.csdn.net/mpbchina/article/details/7384487