谈谈 ：【归一化】

“归一化”，这个名词，究竟什么是归一化呢？  

先简单说说，归1化，

我们都习惯说【0】表示低电平，【1】表示高电平。
其实这个低电平、高电平理解可以很广的。

例如我们可以认为3.3V是高电平，也可以认为5V是高电平。甚至乎220V是高电平。

而可以如果ADC的VREF是3.3V， ADC测量3.3V是，就是慢幅，如果这个ADC是12位的，他的结果就是  0xFFF就是4095.我们也可以认为ADC输出是【1】.

引用别人的说法：
“为了数据处理方便提出来的，把数据映射到0～1范围之内处理，”
“就是用每个部分去除整体，然后得到占整体的百分数，如果画出了各个部分的图象，那么图象的积分应该是1，就象正态分布。  ”

归一化方法（Normalization Method）
1。 把数变为（0，1）之间的小数
        主要是为了数据处理方便提出来的，把数据映射到0～1范围之内处理，更加便捷快速，应该归到数字信号处理范畴之内。
2 。把有量纲表达式变为无量纲表达式
        归一化是一种简化计算的方式，即将有量纲的表达式，经过变换，化为无量纲的表达式，成为纯量。
比如，复数阻抗可以归一化书写：Z = R + jωL = R(1 + jωL/R) ，复数部分变成了纯数量了，没有量纲。
另外，微波之中也就是电路分析、信号系统、电磁波传输等，有很多运算都可以如此处理，既保证了运算的便捷，又能凸现出物理量的本质含义。
标准化方法（Normalization Method）
        数据的标准化是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。由于信用指标体系的各个指标度量单位是不同的，为了能够将指标参与评价计算，需要对指标进行规范化处理，通过函数变换将其数值映射到某个数值区间。一般常用的有以下几种方法。
(1) 最小-最大规范化对原始数据进行线性变换。假定MaxA与MinA分别表示属性A的最大与最小值。最小最大规范化通过计算

最经典最常的就是 SIN(X); 它就是归一化的，它的范围是【-1，+1】；

其实SIN(X)的应用形式是 Y = F*SIN(Wt+Q);F是幅度，Q是初相位。
Y= F*SIN(Wt+Q)可以归一化后认为SIN(Wt+Q)。

如果一个正弦波，频率是1KHZ,峰峰值最大是(-3V,+3V), 那么在嵌入式应用，如何来处理呢？

比如用NXP LPC2138,AT91SAM7S256,甚至STM32F103VB、TMS320F2808,如何来处理呢？

例如上面的ARM7，它的ADC是10位精度，输入最大值是0-3.3V电压。

首先就要把(-3V,+3V)移动到（0-3.3V）的范围内,把这1KHZ信号的中点由原来的【0V】抬高到 【1.5V】，幅度由3V变为【1.6V】

Y=3V*SIN(f)转变为Y=1.5V*SIN(f); 这仅仅是系数【幅度】的变化而已。

这样变化才能满足ADC的电器特性要求。

由于1KHZ 正弦波 的周期是1毫秒，可以设在1毫秒内使ADC采样、转换512次（16，32次、64次，128次....）

由于ADC是10位，因此这个正弦波采样值就在【0-1024】之间按SIN(X)变化.

可以看到，通过上面的工作，就把现实世界的1KHZ 正弦波：
Y=3*SIN(X)归一化为 512*SIN(X)

如果可以，可以把ADC的数据左移N位，比如5位则归一化为：32768*SIN(X)

大家发现没有？ 这样的处理后，就可以完全不用浮点数据【如果误差允许】
这样是非常好的，因为ARM7是定点MCU.如果处理浮点算法是会很慢的，而且代码会变好大的。

先说的这里，各位可以发表一下自己意见。