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?? xstd.m

?? 使用PCA算法的故障診斷MATLAB仿真程序
?? M
字號:
%樣本標準化函數
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%輸入X為樣本矩陣(行向量樣本),index為標準化方法
%輸出X1為標準化后的樣本矩陣
function [X1]=XStd(X,index)
[n,m]=size(X);
switch index
    case '標準差標準化'
        BZCData=std(X);
        X1=X./BZCData(ones(n,1),:);
    case '總和標準化'
        SUMData=sum(X);
        X1=X./SUMData(ones(n,1),:);
    case '最大值標準化'
        MAXData=max(X);
        X1=X./MAXData(ones(n,1),:);
    case '模標準化'
        MOData=sqrt(sum(X.^2));
        X1=X./MOData(ones(n,1),:);
    case '中心標準化'
        MEANData=mean(X);
        X1=X-MEANData(ones(n,1),:);
    case '級差標準化'
        MEANData=mean(X);
        TempData1=X-MEANData(ones(n,1),:);
        Temp=minmax(X');
        TempData2=(Temp(:,2)-Temp(:,1))';
        X1=TempData1./TempData2(ones(n,1),:);
    case '級差正規化'
        MINData=min(X);
        TempData1=X-MINData(ones(n,1),:);
        Temp=minmax(X');
        TempData2=(Temp(:,2)-Temp(:,1))';
        X1=TempData1./TempData2(ones(n,1),:);
end

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