在 MATLAB 中对向量进行归一化答案

【问题标题】：Normalizing vectors in MATLAB在 MATLAB 中对向量进行归一化
【发布时间】：2017-11-25 01:51:24
【问题描述】：

我有一系列向量，我想在 0 和 1 之间进行归一化。到目前为止，我已将数据重新采样到 10kHz，然后去除噪声并创建辅助信号来显示能量的变化。

我的下一个任务是规范化所述向量，为此我使用了“normc”，但我仍然无法将列值规范化在 0 和 1 之间。我该怎么做才能执行我的任务？

【问题讨论】：

寻求调试帮助的问题（“为什么这段代码不起作用？”）必须包括所需的行为、特定的问题或错误以及在问题本身中重现它所需的最短代码.没有明确问题陈述的问题对其他读者没有用处。如果normc 不起作用，请告诉我们原因
Min-max normalization of individual columns in a 2D matrix的可能重复

【解决方案1】：

如果我们谈论的是列向量和 L2 范数，应该这样做：

    a = a ./ repmat(sqrt(sum(a.^2)),size(a,1),1)

【讨论】：

【解决方案2】：

normc 只取列向量并使它们在欧几里得范数中的长度为 1。如果您尝试缩放数据以使所有单个值都介于 0 和 1 之间，那么这相当简单。

如果您有[a,b] 范围内的数据，并且您想将其缩放到[0,1] 范围内，则需要移动a 并除以(b-a)。

调用A 列向量矩阵，其中有n 行和m 列。我认为以下应该有效：

A_min = repmat(min(A,[],1),n,1);
A_max = repmat(max(A,[],1),n,1);

A_scaled = (A - A_min)./(A_max-A_min);

如果你想沿列缩放，你会这样做：

A_min = repmat(min(A,[],2),1,m);
A_max = repmat(max(A,[],2),1,);

A_scaled = (A - A_min)./(A_max-A_min);

【讨论】：