1樓：大大大大倩倩
歸一化函式是一種計算方式，將有量綱的表示式，經過變換，化為無量綱的表示式，成為標量。
把需要處理的資料經過處理後（通過某種演算法）限制在需要的一定範圍內。首先歸一化是為了後面資料處理的方便，其次是保證程式執行時收斂加快。
歸一化的具體作用是歸納統一樣本的統計分佈性。歸一化在0-1之間是統計的概率分佈，歸一化在某個區間上是統計的座標分佈。
2樓：涼念若櫻花妖嬈
歸一化是一種簡化計算的方式，即將有量綱的表示式，經過變換，化為無量綱的表示式，成為標量。 在多種計算中都經常用到這種方法。
一般而言，波函式是一個複函式。可是，概率密度是一個實函式，空間內積分和為1，稱為概率密度函式。所以，在區域內，找到粒子的概率是1。
既然粒子存在於空間，因此在空間內找到粒子概率是1。所以，積分於整個空間將得到1。
假若，從解析薛定諤方程而得到的波函式，其概率是有限的，但不等於1，則可以將波函式乘以一個常數，使概率等於1。或者，假若波函式內，已經有一個任意常數，可以設定這任意常數的值，使概率等於1。
比如，複數阻抗可以歸一化寫為：z = r + jωl = r(1 + jωl/r)
注意複數部分變成了純數了，沒有任何量綱。
另外，微波之中也就是電路分析、訊號系統、電磁波傳輸等，有很多運算都可以如此處理，既保證了運算的便捷，又能凸現出物理量的本質含義。
在統計學中，歸一化的具體作用是歸納統一樣本的統計分佈性。歸一化在0-1之間是統計的概率分佈，歸一化在-1--+1之間是統計的座標分佈。
即該函式在(-∞,+∞)的積分為1
例如概率中的密度函式就滿足歸一化條件
歸一化函式舉例：
線性函式轉換如下
y=(x-minvalue)/(maxvalue-minvalue)
說明：x、y分別為轉換前、後的值，maxvalue、minvalue分別為樣本的最大值和最小值。
對數函式轉換如下
y=log10(x)
說明：以10為底的對數函式轉換。
反正切函式轉換如下
y=atan(x)*2/pi
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