matlab 求rms

要在 MATLAB 中求一组数据的 RMS（均方根）值，可以使用 `rms` 函数。该函数的语法如下：

y = rms(x)

其中，`x` 是输入的数据向量或矩阵，`y` 是输出的 RMS 值。

例如，要求向量 `x = [1, 2, 3, 4, 5]` 的 RMS 值，可以使用以下代码：

y = rms(x)

输出结果为：

y = 3.3166

相关问题

matlab中求RMS

在Matlab中，可以使用`rms`函数来计算均方根(RMS)。RMS是一种用于描述误差外符合精度的指标。它计算的是给定向量或矩阵中所有元素平方的平均值，并将其结果开方。

要在Matlab中求取均方根，你可以按照以下步骤操作：

1. 确保已经定义了要计算RMS的向量或矩阵。
2. 使用`rms`函数来计算均方根。例如，如果你的向量名为`data`，则可以使用以下代码进行计算：`rms_value = rms(data)`。
3. `rms_value`将是计算得到的均方根值。

需要注意的是，在计算RMS时，除以的是向量或矩阵中的元素数量n。这与计算标准差时除以的是n-1是不同的。

参考资料：
http://meta.math.stackexchange.com/questions/5020/mathjax-basic-tutorial-and-quick-reference
https://mermaidjs.github.io/
https://mermaidjs.github.io/
http://adrai.github.io/flowchart.js/

matlab fft rms

在使用Matlab的FFT函数计算信号的RMS（均方根）时，可以通过对FFT结果进行缩放来获得确定性信号的RMS值。 这个读数可能会有一定的误差，取决于信号中最高频率分量与所使用的窗函数之间的距离。这种误差被称为栅栏效应或pick fence效应。然而，在文章中选择的信号不存在这个问题。 在实际测量过程中，只有当数据和采样频率同步时，才能避免这个问题。

对于噪声的FFT变换，FFT的一个点代表了一定频率范围内的噪声。所以，通过计算FFT结果中的所有点的均方根值，可以得到噪声的均方根值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [如何使用FFT和MATLAB的pwelch函数对信号和噪声进行模拟和测量](https://blog.csdn.net/weixin_29825411/article/details/116065132)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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