如何标准化频谱图

Question

我正在通过频谱图训练CNN。 我读过一篇论文，说频谱图应在送入CNN之前进行标准化。在互联网上的一些教程中，它们是特征向量的标准。

即：我的数据集中的每个样本都由10个要素描述。因此，训练集为[n，10]，它们将以[n，0]，[n，1]等为标准。

但是我在某些讲座中看到它们将所有元素的频谱图标准化（不仅连续计算所有元素的均值和标准差）。

即：如果频谱图的维数为n x m，并且它们以m x n矩阵中的每个元素标准化，则我们使用this formula进行变换。

我不知道哪种技术正确，如何在多维数组（即RGB图像，RGBA图像等）中应用z分数进行归一化

对不起，因为我的英语不好，我的问题有一些语法错误。

Answer 1

应该对特征进行

z分数标准化或特征标准化，这意味着分别对所有特征进行。想象一下，您有一个带有8个通道的eeg信号，并且您的特征是每个通道中所有数据的方差和均方根。因此，您有两个具有8个元素的特征向量，它们的值范围不同。因此，将这两个向量分别用它们自己的均值和标准差归一化是合理的。