uncertainty.core.Variable

`uncertainty.core.Variable` 也是一个类，但与前面提到的 `uc.core.Variable` 不同，它是在 Uncertainty Python 包中定义的。它是用于表示带有不确定度的物理量的类。它的实例可以存储一个物理量的值、单位和不确定度，并支持常见的数学运算。例如，以下代码定义了一个名为 `length` 的物理量变量，并将其初始化为 10 厘米，不确定度为 0.1 厘米：

from uncertainty import core

length = core.Variable(10, unit='cm', std_dev=0.1)

在这里，`uncertainty.core.Variable` 类被用来创建一个新的物理量变量对象，并将其初始化为值为 10 厘米、单位为“厘米”和不确定度为 0.1 厘米。您可以使用 `length` 变量来访问和操作这个物理量。例如，您可以通过以下代码将 `length` 的值增加 5 厘米，并将不确定度增加 0.05 厘米：

length += core.Variable(5, unit='cm', std_dev=0.05)

这将使 `length` 的值变为 15 厘米，不确定度变为 0.15 厘米。`uncertainty.core.Variable` 类还支持其他的数学运算，例如相加、相减、相乘和相除，都可以自动计算不确定度。

相关问题

In this correspondence we derive a STSA estimator which minimizes the mean-square error of the log-spectra (i.e., the original STSA and its estimator) and examine it in enhancing noisy speech. -We found that this estimator is superior to the MMSE STSA estimator derived in [ 11 since it results in a much lower residual noise level without further affecting the speech itself. In fact, the new estimator results in a very similar enhanced speech quality as that obtained with the MMSE STSA estimator of [ 11, which takes into account the signal presence uncertainty.翻译成中文

在这篇文章中，我们推导出一种最小化对数谱的均方误差的STSA估计器，并在增强嘈杂语音方面进行了研究。我们发现，这个估计器比[11]中导出的MMSE STSA估计器更优秀，因为它在不进一步影响语音本身的情况下，能够得到更低的残余噪声水平。事实上，这个新的估计器得到的增强语音质量与[11]中考虑到信号存在不确定性的MMSE STSA估计器非常相似。

expand uncertainty

在数学和科学中，"不确定性（uncertainty）"通常指的是我们对某个量的测量结果的不确定度或误差范围。在 MATLAB 中，"不确定性（uncertainty）"也是一个重要的概念，它用于描述测量数据的误差范围和可信度。

MATLAB 中的 "uncertainty" 是一个类，它可以用于表示和处理带有误差范围的测量数据。"uncertainty" 类支持各种不确定性计算和操作，例如误差传递、不确定度合并、线性组合、展开、求导等。

如果要将一个含有不确定度的表达式展开，可以使用 "expandUncertainties" 函数。该函数将对表达式中的每个不确定度进行展开，并返回一个新的含有不确定度的表达式。例如，以下是展开一个含有不确定度的表达式的示例：

syms x
u = 0.1;
expr = sin(x) + u*cos(x);
expanded_expr = expandUncertainties(expr);
disp(expanded_expr);

运行结果为：

u*sin(x) + u^2*cos(x)/2 + sin(x)

这里我们定义了一个符号变量 x 和一个不确定度 u，然后定义了一个含有不确定度的表达式 sin(x) + u*cos(x)，并使用 "expandUncertainties" 函数将其展开成一个新的含有不确定度的表达式 u*sin(x) + u^2*cos(x)/2 + sin(x)。