matlab样本能量归一化

在MATLAB中，可以使用mapminmax函数对样本进行能量归一化。该函数的调用形式有多种，其中一种常用的形式是：\[Y,PS\] = mapminmax(X,YMIN,YMAX)。其中，X是输入的样本数据，Y是归一化后的样本数据，YMIN和YMAX是归一化后的数据范围。通过调用该函数，可以将样本数据归一化到指定的范围内。

另外，对于训练样本和测试样本，一般是将两者合起来一起归一化。例如，可以使用以下代码将train和test样本一起归一化：
\[mtrain,ntrain\]=size(train);
\[mtest,ntest\]=size(test);
dataset=\[train;test\];
\[dataset_scale,ps\]=mapminmax(dataset',0,1);
train=dataset_scale(1:mtrain,:);
test=dataset_scale((mtrain+1):(mtrain+mtest),:);

此外，如果需要将归一化后的数据反转回原始数据，可以使用以下代码：
x=\[2,3,4,5,6;7,8,9,10,11\];
y=\[2,3;4,5\];
\[xx,ps\]=mapminmax(x,0,1);
yy=mapminmax('apply',y,ps);
y=mapminmax('reverse',yy,ps)

以上是关于在MATLAB中进行样本能量归一化的一些方法和代码示例。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [使用Matlab对数据归一化](https://blog.csdn.net/wokaowokaowokao12345/article/details/102652142)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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