幅度归一化是信号处理和数据分析中的一个重要步骤，其主要目的和作用包括：
1. 标准化信号范围：通过幅度归一化，可以将不同信号的范围统一到一个标准区间内，便于比较和分析。
2. 消除量纲影响：不同物理量的信号往往具有不同的量纲，通过归一化可以消除量纲的影响，使得不同信号的对比更加直接。
3. 优化算法性能：许多信号处理算法（如傅里叶变换、小波变换等）对输入信号的幅度敏感。归一化可以优化这些算法的性能，提高其准确性和稳定性。
4. 便于可视化：归一化后的信号在可视化时可以更直观地展现其特征，有助于研究人员更好地理解信号。
5. 提高计算效率：在归一化过程中，可以将信号幅度限制在一个较小的范围内，从而降低计算复杂度和内存占用。
以下是几种常见的幅度归一化方法：
1. 线性归一化：将信号幅度缩放到0到1之间，即 ( x' = frac{x min(x)
