我们要编程计算所选直线的平均平方误差(MSE), 即数据集中每个点到直线的Y方向距离的平方的平均数，表达式如下：
MSE=1n∑i=1n(yi−mxi−b)2
最初麻烦的写法
# TODO 实现以下函数并输出所选直线的MSE
def calculateMSE(X,Y,m,b):
in_bracket = []
for i in range(len(X)):
num = Y[i] - m*X[i] - b
num = pow(num,2)
in_bracket.append(num)
all_sum = sum(in_bracket)
MSE = all
2022-05-31 20:18:46
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程序可计算峰值信噪比、均方根误差、归一化相关性
评价去噪后的图像与原始图像的近似程度,可以用峰值信噪比来衡量。峰值信噪比( Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)的数值越大,说明近似程度越好。峰值信噪比的定义如下:
另外一种评价两幅图近似程度的方法是均方根误差(Mean Square error,MSE)法，即
MSE值越小，表明去噪后的图像与原始图像更相似，去噪效果好。
还有一种是归一化相关性( Normalized correlation,NC)评价法,即
其值越接近1，说明去噪后的图像与理想图像越相似。
2022-05-23 13:04:16
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为了减小到达时间差（time difference of arrival，TDOA）方法在定位过程中存在的系统测量噪声和非视距误差，提出了一种基于最优线性无偏估计的TDOA定位算法。该方法首先利用Chan算法计算定位初始位置，在初始位置处泰勒级数展开得到位置估计量的线性模型，并求取误差加权矩阵、系数矩阵及协方差矩阵等参数；然后采用加权最小二乘法对最终位置进行最优无偏估计，同时推导出定位误差的最小方差阵。仿真实验结果表明，在相同环境下该算法的定位精度优于Chan和Taylor算法，同时显著减小了算法的运算量。
2022-05-22 23:27:02
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