归一化相关函数是将相干长度归一化了吗

归一化相关函数是将数据的量级进行调整，使得不同指标之间的量级差距变小，从而避免量级差异对结果产生较大影响。归一化函数可以将数据映射到指定的范围内，常用的归一化方法有最小-最大归一化和Z-score归一化。

最小-最大归一化（mapminmax）是一种常用的归一化方法，它将数据线性映射到指定的范围内，通常是[0, 1]或[-1, 1]。该方法通过计算每个数据点与数据集的最小值和最大值之间的比例来进行归一化。

Z-score归一化（zscore）是另一种常用的归一化方法，它将数据转化为均值为0，标准差为1的正态分布。该方法通过计算每个数据点与数据集的均值和标准差之间的差异来进行归一化。

反归一化（reverse）是将归一化后的数据恢复到原始的量级。在使用归一化函数进行数据处理后，如果需要将处理后的数据恢复到原始的量级，可以使用反归一化函数。

下面是一个MATLAB的示例代码，演示了如何使用mapminmax函数进行归一化和反归一化操作：

clc; clear;

% 原始数据
x = [2, 3, 4, 5, 6; 7, 8, 9, 10, 11];
y = [2, 3; 4, 5];

% 归一化
[guiyix, ps] = mapminmax(x, 0, 1);

% 应用归一化参数到新数据
guiyiy = mapminmax('apply', y, ps);

% 反归一化
reverse_data = mapminmax('reverse', guiyiy, ps);