给出归一化均方距离的matlab代码

function dis = normalized_mse(x,y)
%归一化均方误差（Normalized Mean Squared Error）
%输入：x和y为两个向量或矩阵
%输出：dis为归一化均方误差值
if numel(x)~=numel(y)
error('x和y大小不一致');
end
x = x(:);
y = y(:);
dis = sum((x-y).^2)/sum(x.^2);

相关问题

归一化均方距离的matlab代码

function d = normMSE(x,y)
% 归一化均方误差
% x,y为两个向量
% d为两个向量的归一化均方误差

x = double(x(:));
y = double(y(:));
L = length(x);

if length(y) ~= L
error('向量长度必须一致');
end

d = sum((x-y).^2)/L/max(x)^2;

end

归一化均方误差matlab

归一化均方误差（Normalized Mean Square Error, NMSE）可以使用以下 MATLAB 代码计算：

function nmse = normalizedMSE(original, approx)
% 计算归一化均方误差
% original: 原始信号
% approx: 近似信号

mse = mean((original - approx).^2);
nmse = mse / var(original);
end

其中，`original` 是原始信号，`approx` 是近似信号。函数中先计算了均方误差（MSE），再将其除以原始信号的方差，得到归一化均方误差（NMSE）。