MATLAB 反归一化

MATLAB中的反归一化（inverse normalization）指的是将经过归一化后的数据还原为原始数据的过程。可以使用MATLAB中的“mapminmax”函数来进行归一化和反归一化操作。具体的反归一化操作可以通过设置该函数的“reverse”参数来实现。例如：

% 假设有一组归一化后的数据Xnorm
Xnorm = [0.2, 0.4, 0.6, 0.8];
% 设置归一化的上下限
minmax = [0, 10];
% 对数据进行反归一化操作
X = mapminmax('reverse',Xnorm,minmax);
% 最终得到的数据即为反归一化后的原始数据

需要注意的是，进行反归一化操作时，需要提供归一化的上下限信息。这些信息可以通过之前进行归一化时记录下来，或者使用一些预设的默认值。

相关问题

matlab 反归一化

在 MATLAB 中进行反归一化操作，可以使用以下步骤：

1. 首先，确定归一化的最小值和最大值。假设你有一个归一化的值 x，范围在 [min_val, max_val]。

2. 计算反归一化的值 y，使用以下公式：
y = x * (max_val - min_val) + min_val

通过这个公式，你可以将归一化后的值 x 转换回原始的范围 [min_val, max_val]。

希望这个解答对你有帮助！如果你有其他的问题，请继续提问。

matlab反归一化

在MATLAB中，可以使用`mapminmax`函数进行归一化和反归一化操作。反归一化可以通过`mapminmax('reverse', data, ps)`实现，其中`data`是归一化后的数据，`ps`是归一化过程中保存的参数。具体操作如下所示:

% 归一化数据
[x_normalized, ps = mapminmax(x, 0, 1);

% 反归一化数据
x_reverse = mapminmax('reverse', x_normalized, ps);

其中，`x`是原始数据，`x_normalized`是归一化后的数据，`x_reverse`是反归一化得到的原始数据的结果。通过这种方式，可以将归一化后的数据还原为原始的量级。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [matlab常用方法](https://blog.csdn.net/weixin_43060600/article/details/125766722)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [matlab_归一化反归一化_mapminmax](https://blog.csdn.net/qq_42465670/article/details/101483906)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
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