什么是信号归一化 信号规范化的定义和意义

什么是信号归一化

信号归一化是一种处理信号的方法，是将信号的幅度范围缩小为特定的范围，一般是在0到1之间或-1到1之间。

为什么要进行信号归一化

在不同的信号处理中，如神经网络和机器学习等，我们需要将不同的信号统一进行处理，以便更好地进行比较和分析。信号归一化可以使不同的信号在相同的范围内进行比较，从而有利于提高模型的精度和准确性。

此外，对于某些处理器，比如音频处理器，未经归一化的信号可能会导致失真或噪音。

如何进行信号归一化

最常见的信号归一化方法是线性归一化，也称为最大-最小归一化。该方法将信号的最小值映射到0，最大值映射到1，并通过以下公式进行计算：

$$y=\frac{x-min(x)}{max(x)-min(x)}$$

其中，x是原始信号的值，y是归一化后的值，min(x)是原始信号的最小值，max(x)是原始信号的最大值。

此外，还有一种常见的方式是z-score归一化，即将信号的均值减去，然后除以标准差。该方法可以使归一化后的信号平均值为0，标准差为1。

信号归一化的实例

以图像处理为例，假设有两张图像，它们各自的大小为100x100像素。这两张图像的像素值可能在0-255之间变化，如果将它们送入神经网络中，则会遇到数据价值的问题。在这种情况下，我们可以对每一张图像进行最大-最小线性归一化，使像素值在0-1之间，便于网络学习。

类似地，在音频处理中，我们通常会将音频信号通过最大-最小线性归一化进行处理，以避免失真和噪音的存在。