在MATLAB编程中，归一化处理通常有以下几种方法：
线性函数转换
公式：`y = （x - MinValue） / （MaxValue - MinValue）`
说明：将数据归一化到[0, 1]之间。`x`和`y`分别为转换前和后的值，`MaxValue`和`MinValue`分别为样本的最大值和最小值。
对数函数转换
公式：`y = log10（x）`
说明：以10为底的对数函数转换，适用于数据分布差异较大的情况。
反余切函数转换
公式：`y = atan（x） * 2 / PI`
说明：将数据归一化到[-1, 1]之间。
使用MATLAB内置函数
premnmx：
语法：`[Pn, minp, maxp, Tn, mint, maxt] = premnmx（P, T）`
说明：将输入数据`P`和输出数据`T`进行归一化，使其分布在[-1, 1]区间内。`minp`和`maxp`分别为`P`中的最小值和最大值，`mint`和`maxt`分别为`T`的最小值和最大值。
mapminmax：
语法：`[y, ps] = mapminmax（x, ymin, ymax）`
说明：将数据`x`归一化到指定的区间`[ymin, ymax]`。如果不指定`ymin`和`ymax`，则默认归一化到[-1, 1]。`y`为归一化后的数据，`ps`为归一化参数。
normalize：
语法：`normalized_matrix = normalize（matrix, 'norm', 'row'）` 或 `normalized_matrix = normalize（matrix, 'norm', 'column', 'norm', 1）`
说明：将矩阵`matrix`归一化，使其每一行或每一列的范数为1。可以指定归一化的方向为行或列，并选择不同的范数。
使用norm函数
语法：`norm_value = norm（matrix）`
说明：计算矩阵的范数值，如2-范数（默认）。然后将矩阵除以范数值，得到归一化后的矩阵。
根据具体需求和数据特性，可以选择合适的方法进行归一化处理。例如，如果需要将数据归一化到特定区间，可以使用`mapminmax`函数；如果需要对矩阵的每一行或每一列进行归一化，可以使用`normalize`函数。