$\sqrt{\sum_{i=1}^{10000}(x_i - \mu)^2}$用matlab编程

假设已经有一个包含10000个数的向量x，可以使用MATLAB的内置函数std来计算标准差，标准差公式为$\sqrt{\frac{\sum_{i=1}^{10000}(x_i - \mu)^2}{10000}}$，其中$\mu$是x的均值。

因此，代码如下：

x = randn(1,10000); % 生成10000个随机数
mu = mean(x); % 计算均值
std_dev = std(x); % 使用内置函数计算标准差

如果你想手动计算标准差，可以使用以下代码：

x = randn(1,10000); % 生成10000个随机数
mu = mean(x); % 计算均值
std_dev = sqrt(sum((x-mu).^2)/10000); % 手动计算标准差

相关问题

iris = load('C:\Users\86187\Desktop\Iris (1).csv'); % 导入鸢尾花数据集 train_data = [meas(1:40,:); meas(51:90,:); meas(101:140,:)]; train_labels = [ones(40,1); 2*ones(40,1); 3*ones(40,1)]; test_data = [meas(41:50,:); meas(91:100,:); meas(141:150,:)]; test_labels = [ones(10,1); 2*ones(10,1); 3*ones(10,1)]; mu1 = mean(train_data(train_labels==1,:)); sigma1 = var(train_data(train_labels==1,:)); mu2 = mean(train_data(train_labels==2,:)); sigma2 = var(train_data(train_labels==2,:)); mu3 = mean(train_data(train_labels==3,:)); sigma3 = var(train_data(train_labels==3,:)); pred_labels = zeros(size(test_labels)); for i=1:size(test_data,1) p1 = normpdf(test_data(i,:), mu1, sqrt(sigma1)); p2 = normpdf(test_data(i,:), mu2, sqrt(sigma2)); p3 = normpdf(test_data(i,:), mu3, sqrt(sigma3)); [~, idx] = max([p1,p2,p3]); pred_labels(i) = idx; end tp = sum((test_labels==1) & (pred_labels==1)); fp = sum((test_labels~=1) & (pred_labels==1)); fn = sum((test_labels==1) & (pred_labels~=1)); precision1 = tp / (tp + fp); recall1 = tp / (tp + fn); f1_score1 = 2 * precision1 * recall1 / (precision1 + recall1); tp = sum((test_labels==2) & (pred_labels==2)); fp = sum((test_labels~=2) & (pred_labels==2)); fn = sum((test_labels==2) & (pred_labels~=2)); precision2 = tp / (tp + fp); recall2 = tp / (tp + fn); f1_score2 = 2 * precision2 * recall2 / (precision2 + recall2); tp = sum((test_labels==3) & (pred_labels==3)); fp = sum((test_labels~=3) & (pred_labels==3)); fn = sum((test_labels==3) & (pred_labels~=3)); precision3 = tp / (tp + fp); recall3 = tp / (tp + fn); f1_score3 = 2 * precision3 * recall3 / (precision3 + recall3);中函数或变量 'meas' 无法识别。 出错 Untitled (line 2) train_data = [meas(1:40,:); meas(51:90,:); meas(101:140,:)];怎么解决

这个错误通常是因为没有导入正确的数据文件导致的。在这个脚本中，没有看到导入数据的代码行。请确认您已经正确导入了名为"Iris (1).csv"的数据文件，并将其保存在'C:\Users\86187\Desktop\'路径下。如果数据文件的名称或路径不正确，那么您需要相应地修改代码行2和3。

另外，您可能需要使用内置的`csvread`或`readtable`函数来正确读取CSV文件，而不是使用`load`函数。请尝试以下代码来导入CSV数据：

data = readtable('C:\Users\86187\Desktop\Iris (1).csv');
meas = table2array(data(:,1:4));

这将把您的CSV数据文件读入一个表中，并将其转换为一个矩阵`meas`，其中包含所有的测量值。您可以根据需要修改代码以适应这个新的数据结构。

Mumimo matlab 代码

MUMIMO（Multi-User Multiple-Input Multiple-Output）是一种多用户多输入多输出的通信技术，它可以在同一时间和频率资源上同时传输多个用户的数据。在MATLAB中，你可以使用MUMIMO技术进行仿真和实现。

以下是一个简单的MUMIMO MATLAB代码示例：

% 设置参数
numUsers = 4; % 用户数量
numAntennas = 2; % 天线数量
numSamples = 1000; % 仿真样本数

% 生成随机信道矩阵
H = (randn(numAntennas, numUsers) + 1i * randn(numAntennas, numUsers)) / sqrt(2);

% 生成随机发送信号
X = randi([0, 1], numUsers, numSamples);

% 初始化接收信号矩阵
Y = zeros(numAntennas, numSamples);

% 进行MUMIMO信号传输
for t = 1:numSamples
    % 生成发送信号向量
    x = X(:, t);
    
    % 计算接收信号向量
    y = H * x;
    
    % 添加高斯噪声
    noise = (randn(numAntennas, 1) + 1i * randn(numAntennas, 1)) / sqrt(2);
    y = y + noise;
    
    % 存储接收信号
    Y(:, t) = y;
end

% 对接收信号进行解码
X_hat = pinv(H) * Y;

% 计算误码率
errorRate = sum(sum(X_hat ~= X)) / (numUsers * numSamples);

disp(['误码率：', num2str(errorRate)]);

这段代码演示了一个简单的MUMIMO系统，包括随机生成信道矩阵、发送信号、接收信号、添加噪声、解码和计算误码率等步骤。