🎉Matlab归一化&还原归一化技巧📚

在数据分析和机器学习中，归一化是必不可少的操作之一。它能将数据缩放到一个特定范围（如[0,1]），从而提升模型训练效率。Matlab提供了多种归一化函数，其中`mapminmax`是最常用的一种，它可以轻松实现数据的线性归一化。例如：`[y,settings] = mapminmax(x)`，这里的`x`是你需要处理的数据，而`y`则是归一化后的结果。

不过，有时候我们不仅需要归一化，还需要将其还原回原始数据。这时候，`mapminmax`同样给力！只需使用`mapminmax('reverse',y,settings)`，就能得到还原后的数据啦！🎯

举个栗子，假设你有一组数据`x=[1,2,3,4,5]`，经过归一化后变为`y=[0,0.25,0.5,0.75,1]`，如果想恢复原样，只要输入还原命令即可。这种方法简单高效，非常适合处理图像、信号等多维数据哦！💡

记得保存好归一化的设置参数`settings`，这是还原的关键！🌟