将数据归一化到任意区间范围的方法

将数据归一化到任意区间范围的方法将数据归一化到任意区间范围的方法一般常见的数据归一化,是归一化到0~1,或者-1~1的区间,但在一些特殊场合下,我们需要根据实际情况归一化到其他任意区间,方法是:将数据归一化到[a,b]区间范围的方法:(1)首先找到样本数据Y的最小值Min及最大值Max(2)计算系数为:k=(b-a)/(Max-Min)(3)得到归一化到[a,b]区间的数据:norY=a+k(Y-Min)Matla

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数据归一化到任意区间范围的方法

   一般常见的数据归一化,是归一化到0~1,或者-1~1的区间,但在一些特殊场合下,我们需要根据实际情况归一化到其他任意区间,方法是:

    将数据归一化到[a,b]区间范围的方法:

(1)首先找到样本数据Y的最小值Min及最大值Max
(2)计算系数为:k=(b-a)/(Max-Min)
(3)得到归一化到[a,b]区间的数据:norY=a+k(Y-Min)

Matlab代码:

 

clc;clear all;close all;
%%
x=0:0.1:10;
y=(x-5).^2;%产生原始数据样本
figure
plot(x,y,'.-')
axis([0 10 0 26]);
grid on

%% 将数据归一化到[a,b]区间的方法
a=0.1;
b=0.5;
Ymax=max(y);%计算最大值
Ymin=min(y);%计算最小值
k=(b-a)/(Ymax-Ymin);
norY=a+k*(y-Ymin);
figure;
plot(x,norY,'.-')
axis([0 10 0 1]);
grid on

实质上,归一化的一般规范函数是:y = (ymax-ymin)*(x-xmin)/(xmax-xmin) + ymin:

参考资料http://zjh776.iteye.com/blog/1972777 

下面给出简化的归一化到任意区间的方法函数:

 

function [ y ] = normalization( x,ymin,ymax )
%NORMALIZATION 将数据x归一化到任意区间[ymin,ymax]范围的方法
%   输入参数x:需要被归一化的数据
%   输入参数ymin:归一化的区间[ymin,ymax]下限
%   输入参数ymax:归一化的区间[ymin,ymax]上限
%   输出参数y:归一化到区间[ymin,ymax]的数据
xmax=max(x);%计算最大值
xmin=min(x);%计算最小值
y = (ymax-ymin)*(x-xmin)/(xmax-xmin) + ymin;
end

Matlab里有一个归一化函数normalize,对矩阵是按列归一化的:

 

%按列归一化,任意归一化范围
function [Array_dst]=normalize(Array_src,ymin,ymax)
[l,r]=size(Array_src);
Bound=[];
for i=1:r
    Bound(1,i)=min(Array_src(:,i));
    Bound(2,i)=max(Array_src(:,i));
    if abs(Bound(1,i)-Bound(2,i))<0.000000001
        Bound(1,i)=0;
        Bound(2,i)=1;
    end
end

[m,n]=size(Array_src);
for i=1:m
    Array_dst(i,:)=ymin + (Array_src(i,:)-Bound(1,:))./(Bound(2,:)-Bound(1,:)).*( ymax - ymin );
end

 

 

 

OpenCV或者C++中可以这么实现:

 

cv::Mat Normalization(cv::Mat data,float Omin,float Omax) {
	double minv = 0.0, maxv = 0.0;
	minMaxIdx(data, &minv, &maxv);

	float *p= data.ptr<float>(0);
	int len = data.cols;
	cv::Mat dest(1, len, CV_32FC1);
	float *d = dest.ptr<float>(0);
	for (size_t i = 0; i < len; i++)
	{
		d[i] = (Omax - Omin)*(p[i] - minv)/ (maxv - minv) + Omin;;
	}
	return dest;
}

cv::Mat Normalization(cv::Mat data, float Imin, float Imax,float Omin, float Omax) {
	float *p = data.ptr<float>(0);
	int len = data.cols;
	cv::Mat dest(1, len, CV_32FC1);
	float *d = dest.ptr<float>(0);
	for (size_t i = 0; i < len; i++)
	{
		d[i] = (Omax - Omin)*(p[i] - Imin) / (Imax - Imin) + Omin;;
	}
	return dest;
}

float Normalization(float x, float Imin, float Imax, float Omin, float Omax) {
	float d = (Omax - Omin)*(x - Imin) / (Imax - Imin) + Omin;;
	return d;
}

 

 

 

 

 

 

 

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