最大最小归一化,光谱归一化,内标归一化公式
时间: 2024-05-24 17:08:08 浏览: 26
最大最小归一化是一种常用的数据预处理方法,它将数据缩放到一个固定的范围内,通常是[0,1]或[-1,1]。该方法的公式为:
$$x'=\frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}$$
其中$x$为原始数据,$x'$为归一化后的数据,$x_{min}$和$x_{max}$分别为数据集中的最小值和最大值。
光谱归一化是一种常用的光谱数据处理方法,它通过对光谱数据进行预处理,消除光谱间的波动影响,从而提高光谱数据的质量。该方法的公式为:
$$x'=\frac{x-\mu}{\sigma}$$
其中$x$为原始数据,$x'$为归一化后的数据,$\mu$和$\sigma$分别为数据集中的均值和标准差。
内标归一化是一种用于质谱数据处理中的方法,它通过将样品中不同化合物的信号相对于内标物的信号进行归一化,消除了样品之间的变异性和误差。该方法的公式为:
$$x'=\frac{x}{i} \times i_0$$
其中$x$为原始数据,$x'$为归一化后的数据,$i$和$i_0$分别为样品中化合物和内标物的信号。
相关问题
STFT得到归一化光谱
STFT(Short-Time Fourier Transform,短时傅里叶变换)是一种常用的信号处理方法,用于将信号从时域转换到频域。它可以将信号分解成不同频率的成分,并提供了信号在不同时间段内的频谱信息。
STFT的过程如下:
1. 首先,将原始信号分成多个短时段(通常是重叠的),每个短时段称为帧(frame)。
2. 对每个帧进行窗函数处理,常用的窗函数有汉宁窗、矩形窗等。窗函数的作用是减小帧边界处的频谱泄漏。
3. 对每个窗函数处理后的帧进行傅里叶变换,得到每个帧的频谱。
4. 将每个帧的频谱按时间顺序拼接起来,得到整个信号的时频图谱。
归一化光谱是对STFT得到的时频图谱进行归一化处理后得到的结果。归一化的目的是消除不同信号之间的幅度差异,使得不同信号之间可以进行比较和分析。
常见的归一化方法有:
1. 线性归一化:将每个频率点的幅度值除以最大幅度值,使得幅度值范围在0到1之间。
2. 对数归一化:将每个频率点的幅度值取对数,使得幅度值范围在负无穷到0之间。
高光谱图像反射率归一化
高光谱图像反射率归一化是指将采集到的高光谱图像数据中的每一个波段进行反射率归一化,使得不同时间、不同位置的高光谱图像具有可比性。这样可以更好地进行高光谱图像的比较和分析,从而提高对物质识别和检测的准确度。
反射率归一化通常包括两个步骤:第一步是将高光谱图像中的每一个波段进行大气校正,去除大气对图像的干扰;第二步是将校正后的波段反射率进行归一化,使得不同波段具有相同的反射率范围。在归一化过程中,一般采用最小二乘法或者最小绝对偏差法进行拟合,将每一个波段的反射率值转换为标准化后的值,通常采用0到1的标度。
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