关于我（Ahmed Metwalli，邮箱：sniperahmed4@gmail.com，埃及通讯工程师） 这是一个简单的代码（1 次代码），用于根据 Gram-Schmidt Orthonormalization Process 强制矩阵内的向量正交和归一化。 此代码主要用于教育案例。

ORTHA 正交归一化相对于矩阵 A Q=ortha(A,X) Q=ortha('Afunc',X) 计算 X 范围的标准正交基 Q，相对于使用正定和自伴随矩阵 A 的标量积。 也就是说，Q'*A*Q = I，Q 的列与 X 的列跨越相同的空间，并且秩（Q）=秩（X）。

针对全国大学生智能汽车竞赛，研制了磁导航智能车系统。在硬件方面，以MC9S12XS128 单片机作为核心控制单元，控制单元由核心控制、路径信息采集、电机驱动、监控调试和电源共五个模块构成，利用仪表用差动放大电路对信号进行放大处理，采用加速度传感器对车辆姿态进行检测; 在软件方面，对传感器输出量进行归一化处理和曲线拟合，实现对车辆位置的快速准确判断，同时针 对方向闭环控制中给定变化频繁的特点，采用微分先行的PID 算法。实际测试结果表明了该方案的可行性。

使用注释函数时，您可能希望将数据空间坐标转换为标准化图形坐标。 如果您使用的是 2D 轴，则可以使用 dsxy2figxy 或 ds2nfu。 但它们不能在 3D 轴上工作。 这个效用函数就是这样做的。 它也适用于 3D 轴和 2D 轴。 我尝试使其适用于任何轴设置，现在它可以适用于以下条件： 1、“投影”可以是“正交”或“透视”。 2、任意旋转轴，即使向上向量也不是[0 0 1]。 3、任何有效的“DataAspectRatio”和“PlotBoxAspectRatio”。 4、'XDir'可以是'normal'或'reverse'。 5、“XScale”可以是“线性”或“对数”。 6、通过'axis'、'view'、camroll'等其他函数修改轴属性。

可将彩色的图像转换成灰度图像，更改图像的尺寸

原型滤波器的元件值的归一化及其计算 目的：提高设计通用性 归一化定义： g0 =R'0 = 1或g0 =G'0 = 1 '1 = 1 对于两端带有电阻终端的最大平坦滤波器，给定LAr = 3dB、g0 = 1和'1 = 1，则其原型元件值可以按下式计算：

机器学习，数据归一化处理，经典数据——海伦约会数据，传智播客，黑马程序员机器学习课程使用的数据，下载即用。 milage,Liters,Consumtime,target 40920,8.326976,0.953952,3 14488,7.153469,1.673904,2 26052,1.441871,0.805124,1 75136,13.147394,0.428964,1 38344,1.669788,0.134296,1 72993,10.141740,1.032955,1 35948,6.830792,1.213192,3

IDS 领域的大多数分类器，尤其是 SOM 等人工智能，只处理数字数据集而忽略符号特征。 因此，在本节中，我将介绍一个简单版本的 matlab 代码，它将 KDD 数据集中的名义特征转换为数字特征。 此外，在转移后，它使用最小最大归一化对数据集进行归一化，将所有特征缩放到 [0,1] 以避免优势和特征影响。 主要思想是将所有 KDDcup 特征视为随机变量。 因此，此代码使用概率质量函数将所有名义（符号）特征（例如协议类型）转换为数字特征。 不幸的是，您需要在开始时手动定义输入excel文件，然后您需要确定哪一列是名义... 代码有很好的注释，我认为它很容易理解

针对传统基于机器学习的流量分类方法中特征选取环节的好坏会直接影响结果精度的问题，提出一种基于卷积神经网络的流量分类算法。首先，通过对数据进行归一化处理后映射成灰度图片作为卷积神经网络的输入数据，然后，基于LeNet-5深度卷积神经网络设计适于流量分类应用的卷积层特征面及全连接层的参数，构造能够实现流量的自主特征学习的最优分类模型，从而实现网络流量的分类。所提方法可以在避免复杂显式特征提取的同时达到提高分类精度的效果。通过公开数据集和实际数据集的系列仿真实验测试结果表明，与传统分类方法相比所提算法基于改进的CNN流量分类方法不仅提高了流量分类的精度，而且减少了分类所用的时间。

归一化随机共振的matlab代码，欢迎大家学习和访问。