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  • 本资源包含基于Matlabrms方法计算矩阵、数组和向量元素的均方根值源码。 包含 实例1:创建一个向量(正弦波)并计算其均方根值 实例2:创建一个二维矩阵并计算其均方根值 实例3:计算二维矩阵沿指定维度的均方根值...
  • MATLAB电压均方根值计算.m文件,包括数据读取部分以及RMS计算部分。
  • % 使用指定的窗口长度计算信号的加窗(重叠和非重叠)RMS % y = rms(信号、窗口长度、重叠、零填充) % 信号是一维向量% windowlength 是样本中 RMS 窗口的整数长度%重叠是重叠相邻窗口的样本数(输入0使用非重叠...
  • y = rms(x)返回输入x的均方根值。如果x是行或列向量,y是实数值标量。对于大小尺寸大于1矩阵x,y包含沿x的第一个数组维度计算的均方根值。例如,如果x是N > 1的N*M矩阵,那么y是1*M行向量,对应x矩..

    实例1:创建一个向量(正弦波)并计算其均方根值

    实例2:创建一个二维矩阵并计算其均方根值

    实例3:计算二维矩阵沿指定维度的均方根值

    本例程配套完整源码下载


    均方根(Root-Mean-Square Level):

    向量x的均方根值为沿着指定的维度执行求和:

    x_{RMS} = \sqrt{\frac{1}{N}\sum_{n=1}^{N}\left | x_{n} \right |^{2}}

    语法描述:

    y = rms(x)  返回输入x的均方根值。如果x是行或列向量,y是实数值标量。对于大小尺寸大于1矩阵x,y包含沿x的第一个数组维度计算的均方根值。例如,如果x是N > 1的N*M矩阵,那么y是1*M行向量,对应x矩阵每列的均方根值

    y = rms(x,dim)  计算沿指定维度dim的x的均方根值

    实例1:创建一个向量(正弦波)并计算其均方根值

    close all;clear;%关闭所有窗口,清空变量
    
    t = 0:0.001:1-0.001;  %定义变量t范围,设定0.001s的步长
    x = cos(2*pi*100*t);  %生成频率f=100Hz的正弦波函数,并以0.001s的步长进行采样得到离散信号x
    
    y = rms(x)  %计算采样的x的均方根值

          

    实例2:创建一个二维矩阵并计算其均方根值

    close all;clear;%关闭所有窗口,清空变量
    
    t = 0:0.001:1-0.001;  %定义变量t范围,设定0.001s的步长
    %生成频率f=100Hz的正弦波函数,并以0.001s的步长进行采样
    %维度[1*1000]'=[1000*1]
    %维度[1*1000]'*维度[1*4] = [1000*1]*[1*4] = 维度[1000*4]
    %相当于相同的列正弦波值分别乘以值1,2,3,4构成一个二维矩阵
    x = cos(2*pi*100*t)'*(1:4);  %(1:4) = 行向量[1 2 3 4],
    
    y = rms(x)  %计算矩阵x的均方根值

        

    注:x矩阵的n列即为第一列的n倍,所以根据均方差公式,可知其列的均方差也是如此,是第一列的n倍

    实例3:计算二维矩阵沿指定维度的均方根值

    close all;clear;%关闭所有窗口,清空变量
    
    t = 0:0.001:1-0.001;  %定义变量t范围,设定0.001s的步长
    %生成频率f=100Hz的正弦波函数,并以0.001s的步长进行采样
    %维度[1*4]'*维度[1*1000] = [4*1]*[1*1000] = 维度[4*1000]
    %相当于相同的行正弦波值分别乘以值1,2,3,4构成一个二维矩阵
    x = (1:4)'*cos(2*pi*100*t);  %(1:4) = 行向量[1 2 3 4],
    
    y = rms(x,2)  %计算矩阵x沿着维度2计算其均方根值(矩阵x每行的均方根)

         

    矩阵维度理解可参考这篇

    注:x矩阵的n行即为第一行的n倍,所以根据均方差公式,可知其行的均方差也是如此,是第一行的n倍

    输入参数:

    1、输入数组x------指定为向量、矩阵、二维数组或通用数组对象。默认情况下,rms沿着大小大于1的第一个数组维度X进行操作

    2、维度dim-------指定为正整数标量。用于计算均方根值的维度

    输出参数:

    1、均方根值y-------指定为实值标量|实值向量|实值二维数组

    参考链接

    References

    [1] IEEE Std 181. IEEE® Standard on Transitions, Pulses, and Related Waveforms. 2003.

    展开全文
  • 用于查找 RMS 值的高效 MATLAB 函数。 接受 N 维矩阵,并计算 N>1 的列式 RMS 值,或者在用户指定的情况下跨任何维度 dim 计算。 用法: 输出 = rms(输入,暗淡)
  • Matlab rms与std的区别

    万次阅读 2016-12-08 15:30:27
    erro = [1 -1 0 0]; std(erro) = 0.8165 = sqrt(2/3) rms(erro) = 0.7071 = sqrt(2/4) 此处n等于4主要在于是除以n还是n-1区别!
    erro = [1 -1 0 0];
    
    std(erro) = 0.8165 = sqrt(2/3)
    
    rms(erro) = 0.7071 = sqrt(2/4)


    此处n等于4主要在于是除以n还是n-1区别!

    展开全文
  • 基于matlab的肌电信号处理程序 function varargout = untitled(varargin) % UNTITLED M-file for untitled.fig % UNTITLED, by itself, creates a new UNTITLED or raises the existing % singleton. % % H = ...
  • Matlabrms与std函数解析

    千次阅读 2021-01-25 10:35:22
    Matlabrms与std函数解析 例: 注意:1. 求rms时除以的n,而求std时除以的n-1; 2. rms常用于描述误差的外符合精度,而std常用于描述数据的内符合精度。 [1]: ...

    Matlab的rms与std函数解析

    x序列
    求x的rms和std的具体公式
    例:Matlab具体例子

    注意:1. 求rms时除以的n,而求std时除以的n-1;
    2. rms常用于描述误差的外符合精度,而std常用于描述数据的内符合精度。
    [1]: http://meta.math.stackexchange.com/questions/5020/mathjax-basic-tutorial-and-quick-reference
    [2]: https://mermaidjs.github.io/
    [3]: https://mermaidjs.github.io/
    [4]: http://adrai.github.io/flowchart.js/

    展开全文
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  • 使用此文件计算预定时间段内矢量输入信号的 RMS 平均值。 此 mfile 将执行与 simulink 中的均值 RMS 模块相同的计算
  • matlab数据统计时的STD、RMSE计算方法

    千次阅读 2020-06-29 12:54:10
    matlab数据统计时的STD、RMSE和RMS计算方法STD和RMSE的定义RMS的定义matlab计算STD和RMSE函数std和std2 STD和RMSE的定义 标准差(Standard Deviation,STD)反映了数据集偏离平均值的离散程度。 均方根误差(Root ...

    matlab数据统计时的STD、RMSE和RMS计算方法

    STD和RMSE的定义

    标准差(Standard Deviation,STD)反映了数据集偏离平均值的离散程度。
    均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE)反映了数据集偏离真值的离散程度。
    标准差也称均方差,它是方差(Variance)的算术平方根。
    均方根误差是均方误差(Mean Squared Error,MSE)的算术平方根。
    即:
    方差=标准差^2
    均方误差=均方根误差^2
    STD和RMSE的计算公式类似,区别在于分子中的减数是均值还是真值:
    STD和RMSE计算公式
    其中分母一般都是除以n-1,表示是采用样本数据来估计总体。如果数据集本身就是总体时,就除以n。

    RMS的定义

    RMS是均方根(Root Mean Square)的简称,表示真有效值。计算方法是:RMS计算公式
    RMS不是用来估计总体的,仅用来计算当前样本数据的有效值。如果样本就是总体,且X序列是真误差,那此时的RMS值等于RMSE(分子为n,不是n-1)。

    matlab中计算STD和RMSE函数

    在matlab中,STD有对应的函数(std和std2)可以直接计算,RMSE没有现成的函数可以使用,需要自己实现。
    使用std2前需要安装 signal processing toolbox 工具箱

    std和std2

    例如:对一个真值为0的随机变量a做了三组测量(A矩阵中的三列),每组测三次,
    A =[
    4 -5 3
    2 3 5
    -9 -1 7];
    A矩阵的三个列向量的平均值如下:
    ave = mean(A);
    结果为:ave = -1 -1 5

    每一组测量的标准差为:
    STD0=std(A);
    结果为:STD0 = 7 4 2

    RMSE计算方法:
    RMSE0=sqrt(sum((A-0).^2)/(3-1))
    结果为RMSE0 = 7.1063 4.1833 6.4420

    对比STD0和RMSE0可以看出, 当数据集的均值不等于真值时,STD值小于RMSE值。std函数中默认除数是(n-1),这里RMSE0计算时也是除以n-1。

    所有测量结果的标准差为:
    STD_all = std2(A);
    结果为:STD_all = 5.1235

    如果A数据作为总体样本的话,计算STD时应该除以n,matlab的std函数可以直接计算:
    STD1 = std(A,1)
    结果为:STD1 = 5.7155 3.2660 1.6330

    如果数据中存在NAN值,统计时需要剔除这些NAN,
    B = [
    4 -5 3
    2 3 5
    nan -1 7
    -9 nan nan];
    STD0 = std(B,‘omitnan’)
    结果为:STD0 = 7 4 2

    展开全文
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    千次阅读 2020-07-29 09:36:15
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    千次阅读 多人点赞 2020-04-19 16:49:43
    %计算信号的时域特征 m=mean(a); %平均值 r=rms(a); %有效值 p=peak(a); %峰值 c=crestfactor(a); %峰值因子 k=kurtosis(a); %峭度 s=shapefactor(a); %波形因子 i=impulsefactor(a); %脉冲因子 m...
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