ｑ∗＝ｌｇ（ｑＡＤ） － ｍｉｎ［ｌｇ（ｑＡＤ）］ ｍａｘ［ｌｇ（ｑＡＤ）］ － ｍｉｎ［ｌｇ（ｑＡＤ）］，出代码

这个公式看起来像是计算某种数据标准化或归一化的过程，其中 \( q^* \) 表示标准化后的值，\( q_{AD} \) 可能是某个数组或向量的绝对值，而 \( lg \) 指的是对数函数（通常是指自然对数，即以 e 为底的对数）。\( min[lg(q_{AD})] \) 和 \( max[lg(q_{AD})] \) 分别表示 \( q_{AD} \) 的绝对值取对数值后的最小值和最大值。

标准操作步骤可能是先计算 \( lg(q_{AD}) \) 对每个元素的结果，然后找到这组值的最大值和最小值，最后将每个原始值减去最小值，除以最大值和最小值之差，得到归一化后的 \( q^* \)。

这里是一个简单的 Python 示例代码：

import numpy as np

def normalize_data(data):
    # 计算对数值
    log_data = np.log(np.abs(data))
    
    # 找到最大值和最小值
    min_log = np.min(log_data)
    max_log = np.max(log_data)
    
    # 归一化
    standardized_data = (log_data - min_log) / (max_log - min_log)
    
    return standardized_data

# 使用示例
q_AD = [5, 10, 15, 20]  # 这里假设是你的输入数据
q_star = normalize_data(q_AD)