『壹』 歸一化問題
肯定是對每一個時間序列進行premnmx歸一化，然後再合成輸入，tramnmx用來反歸一化，注意要保存初始每個序列的最小值和最大值
以上回答你滿意么？
『貳』 是否可以將頻譜分析儀當做網路分析儀使用
可以。
有2種方法可將頻譜分析儀當作網路分析儀使用，但是都只能進行標量測量
方法1：使用頻譜分析儀內置的跟蹤信號源。大部分是德頻譜儀可以加裝這個選件。如果要測量反射系數，則還需要一個定向耦合器去採集反射功率。
方法2：使用獨立的源。如需要可配上耦合器。前提是頻譜儀的掃描速度要快過信號源的掃描速度。但這種方式通常不被推薦，因為它的准確性較低。
對於校準，可用到的方法是歸一化的方法。這種方法把接收機和源的頻率響應移除。然而，矢量網路分析儀採用更強大的誤差校準技術，還可以消除不匹配和交調帶來的的影響。這就意味著，一般來講，和頻譜分析儀方法相比較，網路分析儀可以進行更准確的測量。
『叄』 AI智能檢測儀的工作原理是怎樣的
AI智能檢測儀工作原理涉及多方面技術。首先是數據採集，它通過各類感測器收集被檢測對象的信息，如光學感測器採集圖像、聲音感測器獲取音頻等，這些數據是後續分析的基礎。
接著是數據預處理，採集到的原始數據往往存在雜訊、不完整等問題，需要進行清理、歸一化等操作，將其轉化為適合分析的格式。
然後運用機器學習演算法進行數據分析。以圖像檢測為例，會使用卷積神經網路（CNN）對圖像數據進行特徵提取和分類。AI智能檢測儀會先在大量標注好的樣本數據上進行訓練，學習不同類別對象的特徵模式。訓練完成後，當輸入新的待檢測數據時，演算法會將提取的特徵與已學習到的模式進行比對，計算相似度，以此判斷數據所屬類別或是否存在異常。
在一些復雜的檢測場景中，還會結合深度學習模型，通過構建深層次的神經網路，自動從海量數據中挖掘更復雜、抽象的特徵，提高檢測的准確性和智能化程度。最終，根據分析結果輸出檢測報告，告知用戶檢測對象的狀態、是否存在問題等信息。