‘壹’ 归一化问题
肯定是对每一个时间序列进行premnmx归一化，然后再合成输入，tramnmx用来反归一化，注意要保存初始每个序列的最小值和最大值
以上回答你满意么？
‘贰’ 是否可以将频谱分析仪当做网络分析仪使用
可以。
有2种方法可将频谱分析仪当作网络分析仪使用，但是都只能进行标量测量
方法1：使用频谱分析仪内置的跟踪信号源。大部分是德频谱仪可以加装这个选件。如果要测量反射系数，则还需要一个定向耦合器去采集反射功率。
方法2：使用独立的源。如需要可配上耦合器。前提是频谱仪的扫描速度要快过信号源的扫描速度。但这种方式通常不被推荐，因为它的准确性较低。
对于校准，可用到的方法是归一化的方法。这种方法把接收机和源的频率响应移除。然而，矢量网络分析仪采用更强大的误差校准技术，还可以消除不匹配和交调带来的的影响。这就意味着，一般来讲，和频谱分析仪方法相比较，网络分析仪可以进行更准确的测量。
‘叁’ AI智能检测仪的工作原理是怎样的
AI智能检测仪工作原理涉及多方面技术。首先是数据采集，它通过各类传感器收集被检测对象的信息，如光学传感器采集图像、声音传感器获取音频等，这些数据是后续分析的基础。
接着是数据预处理，采集到的原始数据往往存在噪声、不完整等问题，需要进行清理、归一化等操作，将其转化为适合分析的格式。
然后运用机器学习算法进行数据分析。以图像检测为例，会使用卷积神经网络（CNN）对图像数据进行特征提取和分类。AI智能检测仪会先在大量标注好的样本数据上进行训练，学习不同类别对象的特征模式。训练完成后，当输入新的待检测数据时，算法会将提取的特征与已学习到的模式进行比对，计算相似度，以此判断数据所属类别或是否存在异常。
在一些复杂的检测场景中，还会结合深度学习模型，通过构建深层次的神经网络，自动从海量数据中挖掘更复杂、抽象的特征，提高检测的准确性和智能化程度。最终，根据分析结果输出检测报告，告知用户检测对象的状态、是否存在问题等信息。