最大最小归一化，光谱归一化，内标归一化公式

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。