Normalization

归一化是对波谱强度的重新缩放，为了更好地呈现、比较和定量或定性分析数据，可能需要对各种实验效应进行补偿。

Mnova ElViS 提供两种不同的波谱重新缩放算法：

-标准正态变量

-正态化

标准正态分布

标准正态变量（SNV）是一种常用的变换，它根据以下公式将每个波谱视为一个向量(S)：

当样品体积（物理体积或虚拟体积，如在线分析）不稳定，每次测量都可能发生变化时，SNV 尤其有用。它还可用于消除在漫反射模式下获得的固体和粉末材料可见/近红外波谱中经常出现的所谓 "散射效应"。SNV 校正通常在定量分析之前应用于波谱序列。

归一化

最大峰归一化为 1 是紫外/近红外波谱类型的标准（预）处理工具。它通常用于小系列波谱，使在不同条件下获得的波谱更适合比较、峰值解释和定性分析。在数据库中，所有波谱通常归一化为单位强度。

您还可以从 "处理模板 "下拉菜单中选择相应选项，应用波谱积分归一化和矢量长度归一化：

选中 "全 X 范围 "复选框可将归一化应用于整个数据集。如果需要将归一化应用于选定的感兴趣区域，只需从编辑框中选择范围值即可。

对于拉曼数据集，您还可以应用与波谱集相关的概率商归一化 (PQN)。内部计算的参考波谱可以选择（从堆叠项目表中）所选波谱的平均值或中值。更多相关信息，请查阅本文：Anal.Chem.2006, 78, 4281-4290.