Ⅰ 如何進行特徵向量的歸一化
n維向量 e={e1,e2,...,en}
其模為 |e|=√(e1²+e2²+...+en²)
那麼其歸一化向量為 e0 = e/|e| = [1/√(e1²+e2²+...+en²)]*{e1,e2,...,en}
Ⅱ 統計學的歸一化處理
假設一個向量x中所有元素的和是x0，那麼x/x0就是歸一化結果
(0.25,0.35,0.45,0.15)的元素和是1.2,那麼把其中每一個元素除以1.2就是歸一化處理了。
Ⅲ 什麼是歸一化LMS演算法
lms演算法你知道了嗎？其實就是使誤差的平方最小，可以參考清華的一本《現代信號處理》，歸一化就是其中步長的選擇符合一個公式， 公式我打不上去，你還是看一下書吧~~~
Ⅳ 歸一化互相關匹配演算法
歸一化互相關匹配演算法[6]是一種經典的統計匹配演算法，經常寫為NC(Normalized Correlation)演算法。
歸一化積匹配就是根據已知的模板圖像到另一幅圖像中尋找相應位置的處理方法。簡單而言，模板就是事先給定的一幅小圖像，歸一化積匹配就是在一幅大圖像中尋找該模板圖像，也即已知該大圖像中有要查找的目標，且該目標與模板具有相同的方向或者存在較小角度的旋轉，我們可以通過一定的演算法在圖中找到該目標，並確定其坐標位置。