从表2中可以看出，对指标性成分不同的光谱预处理方法得到的RMSECV和R2有显着不同，其中以Vector Normalization(矢量归一化)处理效果最好。对原始光谱进行必要的预处理之后，更能真实细致地反映指标成分的光谱信息。
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该文提出归一化自适应预测矢量量化(NAPVQ)算法压缩sar原始数据。
This paper presents a new SAR raw data compression algorithm named Normalized Adaptive Predictive Vector Quantization (NAPVQ).
提出了光子晶体光纤色散的矢量有效折射率计算方法，并结合归一化色散的概念研究了光子晶体光纤的色散特性。
A fully vectorial effective index method is proposed and used to study the dispersion properties of photonic crystal fibers in combination with the concept of normalized dispersion.
然后进一步提出根据图像边缘和字符投影特征构造图像特征矢量的思想，以及特征矢量的构成方式和归一化方法。
We present a method to construct image feature vector using edge and projection of character image. The composing way and normalizing of feature vector are shown.
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