规格化变换英文解释翻译、规格化变换的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 normalization transformation

分词翻译：

规格化的英语翻译：

【计】 normalize; normalizing; standardization
【医】 standardization

变换的英语翻译：

alternate; switch; transform; commutation
【计】 reforming; transform
【化】 transform; transformation

专业解析

规格化变换（Normalization Transformation）是工程数学和信号处理领域的重要概念，其核心是通过数学方法将数据或信号调整为统一标准形式。该术语对应的英文翻译为"normalization transformation"，在IEEE标准术语库中被定义为"将变量映射到特定区间的线性或非线性过程"。

从功能实现角度分析，规格化变换包含两个关键技术环节：

基准参数设定：根据应用场景选择归一化范围（如或[-1,1]），该参数选择直接影响变换公式的构建，在清华大学《现代信号处理》教材中建议采用最小-最大规格化公式： $$ x' = frac{x - x{min}}{x{max} - x_{min}} $$
保真度控制：通过中国电子学会认证的工程手册指出，变换过程需保持原始数据的相对关系，避免信息失真。在通信系统设计中，常采用分贝规格化确保信号功率可比性。

该技术现已在机器学习数据预处理（参见Springer《模式识别》专著）、集成电路参数校准（依据《电子工程手册》国家标准GB/T 4728.12）等领域形成标准化应用框架。国际电气工程师协会(IEEE)第1459号标准文件特别强调，在电力质量分析中必须采用规格化变换实现不同量纲参数的统一比较。

网络扩展解释

规格化变换（Normalization Transformation）是一种数据处理或数学转换方法，主要用于将数据调整到特定范围或结构，以消除量纲差异、提高计算效率或满足特定需求。以下是详细解释：

1.基本定义

规格化变换包含两个核心操作：

规格化：将数据按比例映射到统一范围（如或[-1,1]），实现属性值的归一化处理。例如，将工资收入从原始范围转换到-0.1至1.0之间。
变换：通过数学方法改变数据形式，如旋转、投影、缩放等。

2.主要目的

消除量纲影响：不同属性的量纲差异可能导致分析偏差，规格化可统一量纲。
提升计算效率：减少数据冗余，加速算法处理。
支持多维度分析：通过数据立方体（Data Cube）等技术实现不同粒度的数据抽象。

3.常见方法

最小-最大标准化：将数据线性映射到指定区间，公式为： $$ x_{text{new}} = frac{x - min(x)}{max(x) - min(x)} $$
Z-score标准化：使数据符合均值为0、标准差为1的分布，公式为： $$ x_{text{new}} = frac{x - mu}{sigma} $$
数据库规格化：通过分解表结构减少冗余，满足第一范式（1NF）等要求。

4.应用领域

数据挖掘：预处理阶段用于提高算法效果（如聚类、分类）。
机器学习：特征工程中优化模型训练过程。
数据库设计：通过规范化减少数据冗余，提升存储效率。

5.与相关概念的区别

规格化 vs. 标准化：规格化强调范围映射，标准化侧重分布调整（如高斯分布）。
变换 vs. 转换：变换通常指形式改变（如坐标变换），转换可能涉及逻辑或结构变化。

如需进一步了解具体场景（如数据库设计或机器学习中的实现细节），可参考相关领域资料。