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  • 一组数据的均方根值
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    2019-01-19 21:07:20

    均方根值(RMS)+ 均方根误差(RMSE)+标准差(Standard Deviation)  

      1、均方根值(RMS)也称作为效值,它的计算方法是先平方、再平均、然后开方。

     

    均方根值(RMS)+ 均方根误差(RMSE)+标准差(Standard Deviation) - 云卷云舒 - 飞龙在天的小窝儿^_^

     

     

    2、均方根误差,它是观测值与真值偏差的平方和观测次数n比值的平方根,在实际测量中,观测次数n总是有限的,真值只能用最可信赖(最佳)值来代替.方根误差对一组测量中的特大或特小误差反映非常敏感,所以,均方根误差能够很好地反映出测量的精密度。均方根误差,当对某一量进行甚多次的测量时,取这一测量列真误差的均方根差(真误差平方的算术平均值再开方),称为标准偏差,以σ表示。σ反映了测量数据偏离真实值的程度,σ越小,表示测量精度越高,因此可用σ作为评定这一测量过程精度的标准。

    Root mean square error (RMSE)+Pearson correlation coefficient (r)+Nash-Sutcliffe coefficient (E) - 云卷云舒 - 飞龙在天的小窝儿^_^

    3、标准差(Standard Deviation),标准差是方差的算术平方根,也称均方差(mean square error),是各数据偏离平均数的距离的平均数,它是离均差平方和平均后的方根,用σ表示,标准差能反映一个数据集的离散程度

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    clear

    clc

    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 一些参数 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

    st=1024;                               % 采样频率 1024Hz

    TT=300;                               % 采样周期

    nn=st*TT;                            % 数据的采集长度=频率*时间

    %注意:数据长度一般是1024的整数倍,当采样时间*频率不满足条件时,会延长采样时间自动满足1024的整数倍.

    %例如采样时间为60s,数据长度应为3840,最后自动延长至4096,故采样时间为64S

    nyquist=0.5*st;                      % 最高Nyquist频率=1/2采样频率

    df=1/nn*st;                          % 最低起始频率

    duan=40;                             % 分段数

    kk=20;                                %采用随机减量技术时的周期数

    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 测量数据读取 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

    fid1=fopen('G:\matlab\work\try.uff','rt');

    %fid2=fopen('G:\matlab\work\try.uff','rt');

    for i=1:13

    c=fgets(fid1); %行读取指令。

    end

    for j=1:nn/1024;       % 共300秒,200次1024采样,

    b=fscanf(fid1,'%f',[1,1024]);  % 读取文件fid

    Y(1024*(j-1)+1:1024*j)=b;

    for i=1:15

    c=fgets(fid1);   %  进行行读取,循环次,抵消说明文字

    end

    end

    Y=Y-mean(Y);

    //该段程序读取的是一个1024HZ*300秒的信号(一个样本),uff文件除了前面13行是一些注释性的参数外,后面的就是信号的加速度数据。

    用MATLAB不能直接算Y的平方和,所以小弟不知道如何计算Y的均方根值,请教各位前辈。指点下小弟,不甚感激!

    (Y的时域图如下)

    [本帖最后由 mp2625 于 2009-11-6 22:58 编辑]

    1111.jpg

    (32.63 KB, 下载次数: 0)

    2009-11-6 22:58 上传

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    b2a5a3e0dcc7d508e00275fe42fce1b5.gif

    b0309b8b2dfd0138d255cdc1a9f15aba.png

    展开全文
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    2010-04-15 17:18:13
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  • 使用matlab分析段声音信号的均方根

    千次阅读 热门讨论 2020-02-22 07:12:13
    均方根值(RMS)也称作为效值,它的计算方法是先平方、再平均、然后开方。本文给出了matlab实现它的代码,并不是直接调用函数,所以非常易读。

    修改记录:2022年1月15日17:37:18。

    感谢me141414,W.Scofieldm0_57478585等几位好友,帮我发现提供的源代码中会提示“未定义变量youxiao”的问题。经过作者测试,如果直接复制粘贴到matlab的m文件中,运行不起来。

    初步猜测应该是matlab版本的问题, 作者2010版本上,这个youxiao仅仅是warning警告,不影响执行。

     

    解决的方法有两种:

    第一种方法是将for语句后面的分号“;”删除,不过经过测试即使带着这个分号也是可以运行的,原因不详,大家可以讨论;

    第二种方法是使用较低版本的matlab来执行。

    第三种方法是向作者索取源代码和测试的txt数据,文末留有交流途径。

    下面是正文

    对一段声音信号(0.1秒采集一次)进行分析,用到了均方根。

    先看结果,如下图所示,位于上方的是原始波形,一共1600多个点,位于下方的是均方根之后的波形,一共160多个点,每10个点取均方根。

    什么是均方根,它的物理意义是什么?

    均方根值(RMS)也称作为效值,它的计算方法是先平方、再平均、然后开方。如下图所示。它的物理意义是表达有效值比平均值更加合理,比如幅度为100V而占空比为0.5的方波信号,如果按平均值计算,它的电压只有50V,而按均方根值计算则有70.71V。

    参考:均方根值一般在什么情况下取,有何意义?

    算法分析:每隔固定的点数,将每个点求平方,然后都加起来,将累加之和除以点数,再开方。

    下面使用matlab采用编程的方式实现这个过程

    fid = fopen('e:/test/16.txt');%读取声音文件
    format = '%d';%整数形式
    y = fscanf(fid,format);%将文件内容放进数组
    n=length(y);%获取数组长度
    test= y-mean(y);%减去平均值
    
    n_junf=round(n/10)-1;%这个数字是最大可以显示的,否则可能显示不出来,必须减去1
    for i=1:n_junf-1;
    youxiao(i)= sum(test((i*10+1):(i*10+10)).^2)  %这是求平方和
    end;
    youxiao=sqrt(youxiao);%开方
    subplot(2,1,1);plot(test,'-+');grid;%显示原始数据
    
    subplot(2,1,2);plot(youxiao);grid; %显示均方根数据

    运行结果如下:

    进一步交流可通过以下方式

     

    展开全文
  • 均方差、方差、均方根均方根误差

    方差、标准差、均方差、均方根值(RMS)、均方根误差(RMSE)

    方差

    方差反映的是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。衡量随机变量或者一组数据与其期望的偏离程度。偏离程度越小,说明X的数值越稳定。也就是偏离平均数的距离的平均数。不是有效值(RMS)。计算公式如下:

    在这里插入图片描述

    它的数学含义为:
    在这里插入图片描述

    标准差

    标准差(Standard Deviation,STD)又称为均方差,是方差的算数平方根,用σ表示。 标准差能反映一个数据集的离散程度。 其实方差与标准差都是反映一个数据集的离散程度,只是由于方差出现了平方项造成量纲的倍数变化,无法直观反映出偏离程度,于是出现了标准差。

    在这里插入图片描述

    均方差

    均方差(标准差):均方差就是标准差,标准差就是均方差。

    在这里插入图片描述

    均方根值(RMS)

    均方根值(Root Mean Square, RMS):又称为有效值,它的计算方法是先平方、再平均,然后再开方。

    在这里插入图片描述

    均方根误差(RMSE)

    均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE):观测值与真值偏差的平方 与 观测次数N比值的平方根。标准偏差也用σ表示,反映了测量数据偏离真实值的程度,σ越小,表示测量精度越高。有些数据每个X_obs都有一个真值,所以这样进行计算。之前我曾评估电离层GIM格网产品的精度时,就是跟官方产品中的每个格网点做差,最后求得的结果就是RMSE。

    在这里插入图片描述

    展开全文
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