均方误差代码 matlab

以下是MATLAB中计算均方误差的代码示例：

function mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)
% 计算均方误差
% y_true: 真实值
% y_pred: 预测值
% mse: 均方误差
mse = mean((y_true - y_pred).^2);
end

其中，mean()函数用于求平均值，.^2表示对每个元素进行平方操作。参数y_true和y_pred分别表示真实值和预测值。函数返回均方误差值。

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信噪比和均方误差用matlab实现代码

信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）和均方误差（Mean Square Error, MSE）是常用的信号处理指标，可以用MATLAB实现。以下是两个指标的MATLAB代码实现：

信噪比代码实现：

% 假设原始信号为x，噪声为n，接收到的信号为y
% 计算信噪比
snr_value = 10 * log10(sum(x .^ 2) / sum(n .^ 2));

均方误差代码实现：

% 假设原始信号为x，接收到的信号为y
% 计算均方误差
mse_value = mean((x - y) .^ 2);

以上代码中，`x`、`n`、`y`均为向量或矩阵，`snr_value`和`mse_value`为计算得到的信噪比和均方误差值。

均方误差matlab代码

可以直接使用如下代码计算均方误差：

function mse = MSE(actual, predicted)
    % actual: 实际值
    % predicted: 预测值
    
    n = length(actual);
    err = actual - predicted;
    mse = sum(err.^2) / n;
end

你可以根据实际情况修改函数的输入和输出参数。