归一化均方误差matlab
时间: 2023-09-26 14:07:56 浏览: 57
归一化均方误差(Normalized Mean Square Error, NMSE)可以使用以下 MATLAB 代码计算:
```matlab
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)。
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归一化均方误差 matlab
归一化均方误差(Normalized Mean Square Error,NMSE)是一种用于衡量图像质量相似性的指标,在MATLAB中可以通过计算得到。归一化均方误差的计算方法是将均方误差(Mean Square Error,MSE)除以参考图像的方差。方差是对图像像素值的离散程度进行衡量的统计量,它反映了图像的信息量。通过归一化均方误差,我们可以将图像质量的差异量化为一个在0到1之间的值,方便进行比较和评估。
具体计算归一化均方误差的MATLAB代码如下:
```matlab
function***seValue = normalizedMSE(image1, image2)
% 计算原始图像与预测图像之间的均方误差
mseValue = immse(image1, image2);
% 计算参考图像的方差
refVar = var(double(image1(:)));
% 计算归一化均方误差
***seValue = mseValue / refVar;
end
```
在这个代码中,我们首先使用内置函数`immse`计算原始图像与预测图像之间的均方误差。然后,通过计算参考图像的方差,我们将均方误差归一化得到归一化均方误差。最后,将归一化均方误差的值输出。
通过计算归一化均方误差,我们可以更准确地评估两个图像之间的相似性,从而进行更精确的图像质量比较和评估。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [图像处理之图像质量评价指标MSE(均方误差)](https://blog.csdn.net/qq_44111805/article/details/127705262)[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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归一化均方误差 nmse matlab
归一化均方误差(Normalized Mean Square Error,NMSE)是一种用于衡量预测或估计值与真实值之间差异的指标。在MATLAB中,可以通过以下步骤计算NMSE:
1. 首先,计算预测值与真实值之间的均方误差(Mean Square Error,MSE),公式如下:
```
MSE = mean((y_true - y_pred).^2);
```
2. 然后,计算真实值的方差(Var):
```
Var = var(y_true);
```
3. 最后,计算归一化均方误差:
```
NMSE = MSE / Var;
```
这样,你可以使用这些MATLAB代码来计算归一化均方误差。其中,y_true表示真实值,y_pred表示预测值。