针对当前光电容积描记法测量血压方法复杂，不适用于低功耗可穿戴设备的问题。文中在脉搏波时域特征参数法的基础上，提出了一种基于单路光电容积脉搏波（Photoplethysmography，简称PPG）的连续血压检测算法。选用MAX30102脉搏波传感器采集PPG信号，对脉搏波依次进行均匀滤波、周期分割、基线校准和归一化后，识别脉搏波的特征点并计算特征值。进而以特征值探究与血压之间的关系，建立血压回归模型。试验结果表明，该方法与充气式电子血压计的一致性较好，测量误差符合美国医疗器械促进学会（AAMI：Association for the Advancement of Medical Instrumentation）标准差不大于8 mmHg的范围。

Ping Dong "Digital watermarking robust to geometric distortions"的matlab实现

对数组或矩阵进行逐行或者逐列归一化处理（0-1），消除不同数据的量纲带来的误差，便与数据分析和回归方程建立，观察变量间变化趋势。

核归一化混合范数算法的系统识别

改进的影像归一化扩展工具，提供交互式界面，数据分块处理，归一化公式为result=(DN-min)/(max-min)。ENVI自带的归一化工具（Stretch Data）不能忽略背景值，当以取置信区间进行归一化时会得到错误的结果，而极值的选取又会在很大程度上影响归一化结果，此工具修正了此错误。

MATLAB程序，对RGB图像进行处理，可将多幅图像归为同样的大小，便于处理

白平衡+同态滤波+亮度归一化的MATLAB代码，组合使用刻意将夜晚拍摄的照片变得和白天拍摄的效果一样

归一化交叉相关图像匹配算法（NCC）的Matlab程序，简单易懂！

批量归一化（BatchNormalization） ps 批量归一化本质上是对数据的标准化处理，输入标准化一般用于浅层模型，但是对于深层网络，输入的标准化不够，因为随着模型的迭代更新，依然容易造成靠近输出层，它的数据是剧烈变化的。所以批量归一化的出现是应对深度模型的。 对输入的标准化（浅层模型） 处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。 标准化处理输入数据使各个特征的分布相近 批量归一化（深度模型） 利用小批量上的均值和标准差，不断调整神经网络中间输出，从而使整个神经网络在各层的中间输出的数值更稳定。 1.对全连接层做批量归一化 （形状 m×d，对m个元素做批量归一化）

将具有不同空间分辨率和时间分辨率的多源组合起来以产生高时空分辨率归一化植被指数（NDVI）时间序列数据集具有重要意义。 在这项研究中，分析和比较了四个时空融合模型。 这些模型包括时空自适应反射率模型（STARFM），增强型时空自适应反射率融合模型（ESTARFM），灵活的时空数据融合模型（FSDAF）和时空植被指数图像融合模型（STVIFM）。 目的是：1）使用重庆市巴南区的Landsat-MODIS NDVI图像比较四种融合模型； 2）定量和直观地分析预测准确性。 结果表明，STVIFM将更适合于生成NDVI时间序列数据集。