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一组数据,用vb求fft,数据需要归一化。
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归一化后求FFT和没有归一化的值幅值相差一个倍数，各次谐波的角度不变。这个倍数就是归一化的过程缩小的倍数。
FFT是快速傅立叶分解，FFT后出来的数据不是点，第一个结果是直流分量，其模需要除以采样点数，才能是幅值。如果是150点，出来的150个数据是0,1,2,.....75,74,73.....2,1。所以直流量没有对称数据。
数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。以下是常用的归一化方法：
min-max标准化（Min-Max Normalization）
也称为离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果值映射到[0 , 1]之间。转换函数如下：
其中max为样本数据的最大值，min为样本数据的最小值。这种方法有个缺陷就是当有新数据加入时，可能导致max和min的变化，需要重新定义。
Private Sub Command1_Click()
Dim A, B, C
A = 10
B = 3
C = f(A) / (f(B) * f(A - B))
Print C
End Sub
Private Function f(n)
Dim I As Integer
f = 1
For I = 1 To n
f = f * I
Next I
End Function
'中值滤波：
Dim x As Integer, y As Integer, size As Integer = 3, point(8) As Integer
For x = CInt((size - 1) / 2) To CInt(jpgImage.Width - 1 - (size - 1) / 2)
For y = CInt((size - 1) / 2) To CInt(jpgImage.Height - 1 - (size - 1) / 2)
point(0) = jpgImage.GetPixel(x - 1, y - 1).R
point(1) = jpgImage.GetPixel(x - 1, y).R
point(2) = jpgImage.GetPixel(x - 1, y + 1).R
point(3) = jpgImage.GetPixel(x, y - 1).R
point(4) = jpgImage.GetPixel(x, y).R
point(5) = jpgImage.GetPixel(x, y + 1).R
point(6) = jpgImage.GetPixel(x + 1, y - 1).R
point(7) = jpgImage.GetPixel(x + 1, y).R
point(8) = jpgImage.GetPixel(x + 1, y + 1).R
Array.Sort(point)
jpgImage.SetPixel(x, y, Color.FromArgb(point(4), point(4), point(4)))
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