嵌入式算法开发系列之归一化算法

嵌入式系统中的归一化算法

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前言

在嵌入式系统中，由于传感器、模块等硬件的差异，采集到的数据往往具有不同的量纲和范围，为了更好地进行数据处理和分析，常常需要对数据进行归一化处理。归一化算法可以将不同量纲的数据转化为统一的尺度，使得数据更易于比较和分析，提高系统的稳定性和性能。

一、归一化算法原理

归一化算法的基本原理是将原始数据转换为特定范围内的数值，常见的归一化方法包括最小-最大归一化和Z-score归一化。

最小-最大归一化：将原始数据线性地映射到指定的范围（通常是[0, 1]），公式如下：
$$x^{\prime }=(x-minA)/(maxA-minA)$$

Z-score归一化：将原始数据转换为均值为0、标准差为1的标准正态分布，公式如下：
$$x_{n}ormalization=x-\mu \sigma$$
通过归一化处理，可以消除数据的量纲影响，使得不同特征之间的权重更加平衡。

二、归一化算法应用

• 机器学习
• 数据挖掘
• 信号处理

在传感器数据处理中，对传感器采集到的原始数据进行归一化处理，可以提高数据的可比性和分析效率；在模式识别系统中，归一化处理可以消除不同特征之间的量纲影响，提高系统的识别准确率。

三、C语言实现

//下面是一个简单的使用最小-最大归一化算法对数据进行归一化处理的C语言示例
#include <stdio.h>

// 最小-最大归一化函数
void minMaxNormalize(float data[], int size) {
    // 寻找最大值和最小值
    float min = data[0];
    float max = data[0];
    for (int i = 1; i < size; i++) {
        if (data[i] < min) {
            min = data[i];
        }
        if (data[i] > max) {
            max = data[i];
        }
    }

    // 归一化处理
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        data[i] = (data[i] - min) / (max - min);
    }
}

int main() {
    float data[] = {1.2, 3.5, 2.1, 5.6, 4.3};
    int size = sizeof(data) / sizeof(data[0]);

    printf("Original data:\n");
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        printf("%.2f ", data[i]);
    }
    printf("\n");

    minMaxNormalize(data, size);

    printf("Normalized data:\n");
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        printf("%.2f ", data[i]);
    }
    printf("\n");

    return 0;
}

这个示例代码实现了最小-最大归一化算法对数据进行归一化处理。它接受原始数据作为输入，并输出归一化后的数据。

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总结

本文介绍了归一化算法的原理，介绍了其在嵌入式系统中的应用，并提供了一个使用C语言实现的简单示例。通过阅读本文，希望本文能够帮助大家更好地理解和应用归一化算法。最后希望大家点点关注，订阅，多多支持张工。你们的支持是我持续更新的动力。

原文地址：https://blog.csdn.net/qq_32706229/article/details/137454753

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