matlab 平均包络误差

MATLAB是一种强大的数值计算和科学编程软件，广泛应用于工程、科学和数学领域。平均包络误差（Mean Envelope Error）是一种用于评估信号处理算法性能的指标。

平均包络误差是指信号的包络曲线与参考包络曲线之间的平均差异。在信号处理中，包络曲线是指信号的振幅随时间变化的曲线。通常情况下，我们会有一个参考包络曲线，用于比较和评估算法的性能。

计算平均包络误差的步骤如下：
1. 首先，通过某种信号处理算法得到待评估信号的包络曲线。
2. 然后，计算待评估信号的包络曲线与参考包络曲线之间的差异。
3. 最后，将所有差异值求平均得到平均包络误差。

平均包络误差越小，表示信号处理算法的性能越好。

相关问题

matlab平均误差包络

MATLAB平均误差包络是一种用于评估信号或数据的准确性的指标。它可以用来比较两个信号之间的差异或者评估一个信号的预测性能。

平均误差包络的计算步骤如下：
1. 首先，计算每个数据点的误差，即实际值与预测值之间的差异。
2. 然后，对所有的误差值取绝对值，得到绝对误差。
3. 最后，计算绝对误差的平均值，即为平均误差包络。

MATLAB提供了一些函数和工具箱来计算平均误差包络，例如`mean(abs(error))`可以计算绝对误差的平均值。

matlab 画最小值与最大值还有平均值的一个表示图

### 使用 MATLAB 绘制显示最小值、最大值和平均值的图表

为了展示一组数据集中的最小值、最大值以及平均值，可以通过创建带有误差条或阴影区域的折线图来实现。下面介绍一种方法，即通过计算给定数据序列的最大值、最小值及其算术平均数，并借助 `fill` 函数填充表示极差范围内的颜色区域，同时画出代表均值趋势的直线。

假设有一组时间序列的数据存储于向量 `yData` 中：

% 假设这是某段时间内记录的一系列观测值
timePoints = linspace(0, pi*2, 100); % 时间轴上的点分布
yData = sin(timePoints) .* (rand(size(timePoints)) * 0.5 + 0.75); % 随机生成一些波动性的测量数据

接着求取这些数值对应的统计指标：

minValues = min(yData);
maxValues = max(yData);
meanValue = mean(yData);

% 如果有多个样本，则应按列分别处理各组数据获取各自的统计数据
if ismatrix(yData)
    minValues = min(yData,[],1)';
    maxValues = max(yData,[],1)';
    meanValue = mean(yData,1)';
end

现在有了足够的信息去构建所需的可视化效果了。这里采用两种方式之一：一是直接连接各个时刻下的上下限构成包络线；二是围绕着中心位置（即均值）用半透明的颜色带标记出变化区间[^1]。

#### 方法一：绘制边界线与均值线

figure;
hold on;

plot(timePoints, ones(length(timePoints), length(minValues))*minValues', '-r'); % 下界红线
plot(timePoints, ones(length(timePoints), length(maxValues))*maxValues', '-g'); % 上界绿线
plot(timePoints, ones(length(timePoints), length(meanValue))*meanValue', '--k'); % 均值黑虚线

legend('Min Value Line','Max Value Line','Mean Value');
title('Time Series with Min/Max/Mean Lines');
xlabel('Time Points');
ylabel('Observed Values');

grid minor;
box off;
hold off;

这种方法简单明了，适合用于快速查看单个变量随时间或其他连续维度的变化情况。

#### 方法二：使用 `fill` 创建彩色区域并叠加均值曲线

此方案更直观地反映了不确定度范围，适用于强调整体走势而非精确数值的情况。

figure;
hold on;

for i=1:length(minValues)
    fill([timePoints fliplr(timePoints)], ...
         [ones(size(timePoints))*minValues(i)' fliplr(ones(size(timePoints))*maxValues(i)')], ...
         'b', 'FaceAlpha', .2, 'EdgeColor', 'none');
end

plot(timePoints, ones(length(timePoints), length(meanValue))*meanValue', '--w', 'LineWidth', 2); % 白色均值实线覆盖在蓝色背景之上

axis tight;
colorbar; colorbar visible off; % 添加伪彩条但不显示刻度标签以便更好地匹配视觉风格
colormap winter;               % 调整配色方案使对比更加明显

legend({'Uncertainty Range' 'Average Trend'},...
       Location='BestOutsidePlot');
title('Time Series Highlighting Uncertainty and Average Behavior');
xlabel('Time Points');
ylabel('Observed Values');

grid minor;
box off;
hold off;

上述代码片段实现了对原始数据集中每个元素对应的时间戳上所测得的结果进行分析汇总，并以图形化形式呈现出来。其中，第一种做法侧重表达具体的界限所在之处，而第二种则倾向于传达总体模式及可能存在的偏差程度[^2]。