Ⅰ 如何进行特征向量的归一化
n维向量 e={e1,e2,...,en}
其模为 |e|=√(e1²+e2²+...+en²)
那么其归一化向量为 e0 = e/|e| = [1/√(e1²+e2²+...+en²)]*{e1,e2,...,en}
Ⅱ 统计学的归一化处理
假设一个向量x中所有元素的和是x0，那么x/x0就是归一化结果
(0.25,0.35,0.45,0.15)的元素和是1.2,那么把其中每一个元素除以1.2就是归一化处理了。
Ⅲ 什么是归一化LMS算法
lms算法你知道了吗？其实就是使误差的平方最小，可以参考清华的一本《现代信号处理》，归一化就是其中步长的选择符合一个公式， 公式我打不上去，你还是看一下书吧~~~
Ⅳ 归一化互相关匹配算法
归一化互相关匹配算法[6]是一种经典的统计匹配算法，经常写为NC(Normalized Correlation)算法。
归一化积匹配就是根据已知的模板图像到另一幅图像中寻找相应位置的处理方法。简单而言，模板就是事先给定的一幅小图像，归一化积匹配就是在一幅大图像中寻找该模板图像，也即已知该大图像中有要查找的目标，且该目标与模板具有相同的方向或者存在较小角度的旋转，我们可以通过一定的算法在图中找到该目标，并确定其坐标位置。