使用姿态描述子与粗糙集理论

今天看到论文中使用姿态描述子，即骨骼与水平方向的夹角，
来描述人体的姿态，这样就可以区分站立还是坐着，通过归一化处理，
那么这个归一后的结果按时间列序就是可以构成一种特征，描述了姿态转变的过程，
比如走路，卧倒。如何做到归一化处理呢，请教了一个博士师兄，师兄很热情回答了我，
并且提示我可以去查找《粗糙集理论》。
“粗糙集理论则是在离散归一化处理其在测量中所得的数据集合，通过基于集合元素的不可分辨关系的代数运算，利用条件与结果属性中的大量有用特征、有效数据发现知识，在决策规则的初步简化计算中取得核值，然后进一步简化规则并根据问题要求选取最小决策算法给予实际应用，去除大量信息中的多余属性，降低信息空间的维数和属性数量。它可大大简化网络结构和样本数量，缩短训练时间，是智能科技中一种具有根本意义的分析方法。”

这一部分等待细化。