RMSE怎么算matlab代码

RMSE（均方根误差）是一种用于衡量预测值与实际观测值之间误差的指标。在MATLAB中，可以使用以下代码计算RMSE：

function rmse = calculateRMSE(predicted, observed)
    rmse = sqrt(mean((predicted - observed).^2));
end

其中，`predicted`是预测值的向量，`observed`是实际观测值的向量。通过调用`calculateRMSE`函数，即可得到RMSE的值。

相关问题

rmse的matlab代码

以下是计算均方根误差(RMSE)的Matlab代码示例：

% 实际值和预测值
actual = [1 2 3 4 5];
predicted = [1.2 2.1 2.8 4.2 4.9];

% 计算均方根误差
rmse = sqrt(mean((predicted - actual).^2));

% 输出结果
fprintf('RMSE: %.2f\n', rmse);

在这个示例中，我们首先定义了实际值和预测值向量。然后，我们使用Matlab中的矩阵运算符计算差异向量，并使用mean函数计算平均平方误差。最后，我们使用sqrt函数计算均方根误差。

二维DOA估计计算rmse的matlab代码

二维DOA估计通常使用基于阵列信号处理的算法，如MUSIC、ESPRIT、ROOT-MUSIC等。下面是一个基于MUSIC算法的二维DOA估计的RMSE（均方根误差）的MATLAB代码示例：

% 二维DOA估计的RMSE计算
clear all;
close all;

% 设置参数
N = 10; % 阵元数
M = 2; % 信源数
theta1 = 30; % 第一个信源的方位角
theta2 = 60; % 第二个信源的方位角
SNR = 10; % 信噪比

% 生成阵列信号
A = exp(-1i*2*pi*sin([0:N-1].'*pi*sin(theta1/180*pi))); % 信源1的波达矢量
B = exp(-1i*2*pi*sin([0:N-1].'*pi*sin(theta2/180*pi))); % 信源2的波达矢量
X = A*randn(M,1).' + B*randn(M,1).'*10^(-SNR/20); % 信号加噪声

% MUSIC算法估计DOA
Rxx = X*X'/size(X,2); % 信号的协方差矩阵
[EV,D] = eig(Rxx); % 协方差矩阵的特征值分解
[lambda,idx] = sort(diag(D),'descend'); % 特征值从大到小排序
EV = EV(:,idx); % 特征向量按照特征值排序
Pmusic = zeros(181,181); % DOA估计概率密度函数
for theta1 = 0:1:180
    for theta2 = 0:1:180
        a1 = exp(-1i*2*pi*sin([0:N-1].'*pi*sin(theta1/180*pi))); % 波达矢量
        a2 = exp(-1i*2*pi*sin([0:N-1].'*pi*sin(theta2/180*pi))); % 波达矢量
        Pmusic(theta1+1,theta2+1) = 1/(a1'*(EV(:,M+1:end)*EV(:,M+1:end)')*a1)/(a2'*(EV(:,M+1:end)*EV(:,M+1:end)')*a2); % MUSIC算法
    end
end

% 计算RMSE
[~,idx] = maxk(Pmusic(:),M);
[idx1,idx2] = ind2sub(size(Pmusic),idx);
rmse1 = sqrt(mean((idx1-1-theta1).^2));
rmse2 = sqrt(mean((idx2-1-theta2).^2));
rmse = sqrt((rmse1^2+rmse2^2)/2);

% 绘图
figure;
subplot(2,2,1);
plot(abs(A));
title('波达矢量1');
subplot(2,2,2);
plot(abs(B));
title('波达矢量2');
subplot(2,2,3);
imagesc(0:1:180,0:1:180,abs(Pmusic));
title('DOA估计概率密度函数');
xlabel('方位角1');
ylabel('方位角2');
colorbar;
subplot(2,2,4);
imagesc(0:1:180,0:1:180,Pmusic/max(Pmusic(:))>0.5);
title('DOA估计结果');
xlabel('方位角1');
ylabel('方位角2');
colorbar;

以上代码中，首先生成了两个信源的阵列信号，然后使用MUSIC算法估计二维DOA，并计算了RMSE。最后绘制了DOA估计概率密度函数图和DOA估计结果图。

需要注意的是，这里使用的是随机阵列信号，实际应用中需要使用真实信号数据进行验证。另外，RMSE的计算结果可能会受到不同算法和参数的影响，因此需要进行多次实验并进行综合评估。