rmse均方根误差matlab
时间: 2024-02-17 22:58:35 浏览: 28
在Matlab中计算RMSE(均方根误差)可以使用以下代码:
```matlab
A = imread('原图像路径'); % 读取原图像
B = imread('类比图像路径'); % 读取类比图像
diff = double(A) - double(B); % 计算差值
squared_diff = diff.^2; % 平方
mean_squared_diff = mean(squared_diff(:)); % 求平均
rmse = sqrt(mean_squared_diff); % 开根号
disp(['RMSE值为:', num2str(rmse)]); % 显示RMSE值
```
请将代码中的'原图像路径'和'类比图像路径'替换为实际的图像路径。这段代码将计算原图像和类比图像之间的均方根误差(RMSE)并显示结果。
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均方根误差matlab 函数
均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)是一种常用的评估预测模型准确性的指标,它衡量了预测值与真实值之间的差异程度。在Matlab中,可以使用`rmse`函数来计算均方根误差。
`rmse`函数的使用格式如下:
```
RMSE = rmse(targets, predictions)
```
其中,`targets`是真实值的向量或矩阵,`predictions`是预测值的向量或矩阵。函数将返回一个标量值,即均方根误差。
需要注意的是,`targets`和`predictions`的维度需要相同,且对应位置上的元素表示同一样本的真实值和预测值。
均方根误差matlab实现
以下是在Matlab中计算均方根误差的示例代码:
```matlab
% 假设follower_local_y和follower_finalPosition_y是两个向量,分别表示实际观测值和期望值
% 计算向量长度
M = length(follower_local_y);
% 计算均方根误差
RMSE_y = sqrt(sum((follower_finalPosition_y - follower_local_y).^2) / M);
```
其中,`follower_local_y`和`follower_finalPosition_y`是两个向量,分别表示实际观测值和期望值。`M`表示向量长度,即观测次数。`sum((follower_finalPosition_y - follower_local_y).^2)`计算了观测值与期望值之间的平方差的总和,`sqrt()`函数对这个总和除以观测次数后再开方,得到均方根误差`RMSE_y`。