均方根误差（RMSE）评估信号去噪效果的MATLAB代码

以下是使用均方根误差（RMSE）评估信号去噪效果的 MATLAB 代码示例：

% 原始信号
signal = sin(2*pi*10*[0:0.01:1]); 

% 添加噪声
noisy_signal = signal + 0.5*randn(size(signal));

% 去噪
denoised_signal = denoise(noisy_signal);

% 计算均方根误差（RMSE）
rmse = sqrt(mean((signal - denoised_signal).^2));

% 绘制原始信号、添加噪声后的信号和去噪后的信号
plot(signal,'r'); hold on;
plot(noisy_signal,'g'); 
plot(denoised_signal,'b');
legend('原始信号','添加噪声后的信号','去噪后的信号');

% 显示均方根误差（RMSE）
disp(['均方根误差（RMSE）为：', num2str(rmse)]);

其中，`denoise` 函数是自定义的信号去噪函数，可以根据具体需求进行编写。在这个示例中，我们使用了简单的加性高斯噪声模型，以及 MATLAB 内置的均方根误差（RMSE）计算函数 `sqrt(mean((signal - denoised_signal).^2))` 来评估去噪效果。