matlab驗證了我的資料處理方法，今天換成了c++版，實現matlab的mapminmax（）函式。程式碼如下：

void normalize(float *data)
{
    int datamax = 1;   //設定歸一化的範圍
    int datamin = 0;
    std::vector<float> features;
    for (int d = 0; d < 3000; ++d)
        features.push_back(data[d]);
    //特徵歸一化
    float Maxvalue = *max_element(features.begin(), features.end());//取容器中的最大值
 

    float Minvalue = *min_element(features.begin(), features.end());//取容器中的最小值
    for (int f = 0; f < features.size(); ++f)
    {
        features[f] = (datamax - datamin)*(features[f] - Minvalue) / (Maxvalue - Minvalue ) + datamin;
        //features[f] = (features[f] - Minvalue) / (Maxvalue - Minvalue);
 

        data[f] = features[f];
    }

}

matlab中的歸一化公式為：y = (ymax-ymin)*(x-xmin)/(xmax-xmin) + ymin

此方法與matlab裡的函式結果一致。