归一化强度英文解释翻译、归一化强度的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【化】 normalized intensity

分词翻译：

一的英语翻译：

a; an; each; one; per; same; single; whole; wholehearted
【医】 mon-; mono-; uni-

化的英语翻译：

burn up; change; convert; melt; spend; turn

强度的英语翻译：

intension; intensity; strength
【计】 intensity
【化】 strength
【医】 intensity; strength

专业解析

在汉英词典视角下，“归一化强度”是一个跨学科的专业术语，其核心含义和英文对应如下：

一、术语解析

归一化 (Guīyīhuà)
对应英文：Normalization

指将一组数据或物理量通过特定数学变换，缩放至统一标准范围（如或 [-1,1]）的过程，旨在消除量纲差异，便于比较分析。
强度 (Qiángdù)
对应英文：Intensity

在物理学和工程中，常指单位时间、单位面积上的能量或功率（如光强 $I$，声强）。数学上可表征信号的幅度或数值大小。

二、完整术语定义

归一化强度 (Normalized Intensity)

指原始强度值经过归一化处理后的相对值。其数学表达为：

$$ I{text{norm}} = frac{I - I{min}}{I{max} - I{min}} $$

其中 $I$ 为原始强度，$I{min}$ 和 $I{max}$ 分别为数据集的最小、最大强度值。结果 $I_{text{norm}}$ 被映射到区间，反映该强度在整体中的相对位置。

三、学科应用实例

光学成像：在荧光显微镜中，归一化强度用于消除光源波动影响，比较不同样本的荧光信号强度。公式为：
$$ I{text{norm}} = frac{I{text{sample}}}{I_{text{reference}}} $$

（参考：光学测量领域通用标准）

数据分析：机器学习中，对传感器采集的原始强度归一化，可加速模型收敛并提高特征可比性。

四、权威参考来源

《英汉综合科学技术词典》（科学出版社）对“归一化”的数学定义及工程应用解释。
国际标准ISO 13655:2017 中关于光谱测量强度归一化的技术规范。
学术工具书 Handbook of Signal Processing Systems (Springer) 第3章“Data Normalization Techniques”。

注：因未检索到可公开引用的在线词典条目，建议结合专业工具书与标准文献进一步验证术语细节。

网络扩展解释

归一化强度是指通过数学变换将原始强度数据转换到特定范围（如或[-1,1]）的过程，其核心目标是消除量纲差异，使不同数据具有可比性。以下是详细解释：

1.定义与原理

归一化强度是对强度属性进行无量纲化处理，常见方法包括：

最大-最小归一化：将强度值除以最大值（或减去最小值后除以极差），公式为： $$ x{text{norm}} = frac{x - x{min}}{x{max} - x{min}} $$ 或直接取最大值归一化：$x{text{norm}} = frac{x}{x{max}}$ 。
标准化（Z-score）：利用均值和标准差调整数据分布，但更常用于标准化而非严格归一化。

2.应用场景

机器学习：归一化后，数据在损失函数中的等高线更接近圆形，加速梯度下降收敛。
信号/图像处理：例如将像素强度归一化到，便于统一分析光照差异。
物理学：如量子力学中波函数的L2归一化，确保概率总和为1。

3.作用

消除量纲影响：例如将不同传感器的强度数据统一到相同尺度。
提升算法稳定性：避免大数值特征主导模型训练。
加速优化过程：在深度学习中，通过批量归一化（BN）缓解梯度消失问题。

4.注意事项

方法选择：最大-最小法对异常值敏感，而标准化对分布假设要求较高。
领域差异：物理中的归一化可能涉及积分约束（如量子态概率），而工程中更关注数值缩放。

如需进一步了解特定领域的归一化方法（如深度学习中的GN、LN），可参考来源；关于数学公式的扩展应用，可查阅。