matlab最小均方误差法

最小均方误差法（Mean Square Error，MSE）是一种常见的信号处理方法，也是 MATLAB 中常用的方法之一。它是通过计算实际值与预测值之间的差的平方和来评估预测模型的好坏，即：

$$MSE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i-\hat{y_i})^2$$

其中，$y_i$ 表示实际值，$\hat{y_i}$ 表示预测值，$n$ 表示样本数。

在 MATLAB 中，可以使用 mean 函数和 square 函数来计算均方误差。例如，假设有两个向量 $y$ 和 $\hat{y}$，可以使用以下代码计算它们之间的均方误差：

mse = mean(square(y - y_hat));

另外，MATLAB 中还提供了一个 mse 函数，可以更方便地计算均方误差。例如，上面的代码可以简化为：

mse = mse(y, y_hat);