请写出计算rmse的matlab程序

以下是计算RMSE的MATLAB程序：

假设我们有两个向量x和y，分别表示实际值和预测值。

% 计算RMSE
function rmse = calcRMSE(x, y)
    % 检查向量维度是否一致
    if length(x) ~= length(y)
        error('向量维度不一致！');
    end

    % 计算误差平方和
    err = (x - y) .^ 2;
    mse = sum(err) / length(x);

    % 计算RMSE
    rmse = sqrt(mse);
end

使用方法：

x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [1.2, 2.5, 2.8, 4.1, 4.9];

% 计算RMSE
rmse = calcRMSE(x, y);
fprintf('RMSE = %f\n', rmse);

相关问题

写出计算融合图像RMSE的matlab程序

以下是计算融合图像RMSE的MATLAB程序：

假设我们有两张图像A和B，分别表示实际图像和融合后的图像。

% 计算融合图像RMSE
function rmse = calcFusionRMSE(A, B)
    % 检查图像尺寸是否一致
    if ~isequal(size(A), size(B))
        error('图像尺寸不一致！');
    end

    % 转换为灰度图像
    if size(A, 3) == 3
        A = rgb2gray(A);
    end
    if size(B, 3) == 3
        B = rgb2gray(B);
    end

    % 将图像像素值转换为double类型
    A = im2double(A);
    B = im2double(B);

    % 计算误差平方和
    err = (A - B) .^ 2;
    mse = sum(err(:)) / numel(A);

    % 计算RMSE
    rmse = sqrt(mse);
end

使用方法：

% 读入图像
A = imread('image1.jpg');
B = imread('image2.jpg');

% 融合图像
C = fusion(A, B);

% 计算RMSE
rmse = calcFusionRMSE(A, C);
fprintf('RMSE = %f\n', rmse);

其中，`fusion`函数是融合两张图像的函数，需要根据具体的融合算法编写。

写出三个语音信号的预测误差计算的matlab程序

以下是三个语音信号的预测误差计算的 Matlab 程序：

1. 单声道语音信号的预测误差计算：

% 读取语音信号
[x, Fs] = audioread('speech.wav');

% 设置预测阶数为 10
p = 10;

% 计算自相关函数
r = xcorr(x, p, 'biased');

% 提取自相关矩阵
R = toeplitz(r(p+1:end-1));

% 计算预测系数
a = -inv(R) * r(p+2:end);

% 计算预测误差
e = filter([0; a], 1, x);

% 计算均方根误差
rmse = sqrt(mean(e.^2));

% 显示均方根误差
disp(['RMSE = ' num2str(rmse)]);

2. 双声道语音信号的预测误差计算：

% 读取语音信号
[x, Fs] = audioread('speech_stereo.wav');

% 提取左声道和右声道
xL = x(:, 1);
xR = x(:, 2);

% 设置预测阶数为 10
p = 10;

% 计算自相关函数
rL = xcorr(xL, p, 'biased');
rR = xcorr(xR, p, 'biased');

% 提取自相关矩阵
RL = toeplitz(rL(p+1:end-1));
RR = toeplitz(rR(p+1:end-1));

% 计算预测系数
aL = -inv(RL) * rL(p+2:end);
aR = -inv(RR) * rR(p+2:end);

% 计算预测误差
eL = filter([0; aL], 1, xL);
eR = filter([0; aR], 1, xR);

% 计算均方根误差
rmseL = sqrt(mean(eL.^2));
rmseR = sqrt(mean(eR.^2));

% 显示均方根误差
disp(['Left channel RMSE = ' num2str(rmseL)]);
disp(['Right channel RMSE = ' num2str(rmseR)]);

3. 多声道语音信号的预测误差计算：

% 读取语音信号
[x, Fs] = audioread('speech_multi.wav');

% 提取声道数量和信号长度
[numChannels, signalLength] = size(x);

% 设置预测阶数为 10
p = 10;

% 初始化均方根误差矩阵
rmse = zeros(numChannels, 1);

% 计算每个声道的预测误差
for i = 1:numChannels
    % 提取当前声道
    xCurrent = x(:, i);
    
    % 计算自相关函数
    r = xcorr(xCurrent, p, 'biased');

    % 提取自相关矩阵
    R = toeplitz(r(p+1:end-1));

    % 计算预测系数
    a = -inv(R) * r(p+2:end);

    % 计算预测误差
    e = filter([0; a], 1, xCurrent);

    % 计算均方根误差
    rmse(i) = sqrt(mean(e.^2));
end

% 显示均方根误差
disp(['RMSE for each channel: ' num2str(rmse')]);