此函数参考原始信号计算信号的 RMSE（均方根误差）。 可以为 1-D/2-D/3-D 信号计算 RMSE。

********************************** 重大更新通知********************************** 请在此处访问该程序的新的、改进的 GUI 版本： http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/41464 ********************************** 重大更新通知********************************** 这是一个利用所包含的函数来计算 8 个图像指标（偏差、相关系数、DIV、熵、ERGAS、Q、RASE 和 RMSE）的程序。 该程序的目的是为用户快速、轻松和方便地生成结果（参见输出）。 最初，它的目的是在高光谱和多光谱卫星图像中进行指数分析。 它已在融合高光谱产品中使用和测试，用于光谱保真度的质量评估。 但是，估计它

RM_STATISTICS。 矢量均方根误差 [Mse, Dse, stdL1, stdL2, alfa1]=RM_vec2rmse(uN, vN, uM, vM); ％ 输入% uN 是向量 N 的东向分量% vN 是向量 N 的北向分量％uM是向量M的向东分量% vM 是向量 M 的北向分量 ％ 输出% Mse 是系统误差向量的模块（统计偏差） % Dse 是系统误差向量（统计偏差）的方向，度数%（从北向顺时针） % stdL1 - 随机误差椭圆的主要半轴% stdL2 - 随机误差椭圆的次半轴% alfa1 - 随机误差椭圆的主轴方向 两个时间序列的接近度可以用均方根误差 (RMSE) 来估计。 对于向量过程，均方根误差是“可验证”和“真实”向量序列之间差异的均值平方和方差的组合。 RMSE=(mean(R))^2+((R -mrean(R))^2)/L。 向量差的均值 mea

MAE、MSE、R-Square、MAPE和RMSE 以上是对于预测问题的评价指标。 1.平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE） 误差越大，该值越大。 2.均方误差（Mean Squared Error, MSE） 误差越大，该值越大。 SSE(和方差)与MSE之间差一个系数n，即SSE = n * MSE，二者效果相同。 3.均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE） 是MSE的算数平均根 误差越大，该值越大。 4.平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error, MAPE） 注意：当真实值有数据等

Matlab程序，用于求取MSE均方误差，可直接在程序中调用，MSE用来检测模型的预测值与真实值之间的偏差，值越大表示预测效果越差

对基于电磁矢量传感器阵列的噪声子空间算法进行计算机仿真，从估计精度角度（RMSE）与经典的降秩-MUSIC进行了对比：在低信噪比情况下，噪声子空间拟合算法的估计精度要高于降秩-MUSIC，而在信噪比较高时二者性能相当。然而，噪声子空间拟合算法要求进行2M维搜索（M是信号源个数），计算成本在信源个数较大时远大于降秩-MUSIC算法。

利用Python计算Excel表里多个sheet的均方根误差（RMSE）。前提是在已经知晓你的Excel表中有多少个Sheet，使用for循环，快速计算每个sheet的均方根误差。

不同信噪比下的RMSE比较

该代码可用于包括DOA估计算法中，进行自适应APES算法与MUSIC算法的均方根误差对比的计算，自变量为信噪比变化，其中包含数个子程序，有已成形的仿真图。

含psnr,rmse, ergas, sam, uiqi,ssim,DD,CCS，matlab版图片评估指标，适用与高光谱图像，多波段图像 Computes a number of quality indices from the remote sensing literature, namely the RMSE, ERGAS, SAM and UIQI indices. ground_truth - the original image (3D image),