评估图像的归一化均方误差 (NMRS) 作为滤波过程中去噪有效性和图像结构/细节保留的度量。 NMSE 表示过滤后的图像与真实图像的相似程度（在这种情况下，NMSE = 0）。

图像的均方误差的matlab代码 analyzing NGSIM 步骤基于mainAnalyzeNGSIMForLC3文件 1.直接读入NGSIM的txt文件（注意把RAR文件解压缩为TXT文件），用importData ,并把所有可能的变道路径，提取为单个CSV文件，基于extractLaneChangeDataIntoCSV 2.读入单个CSV(类似LC1.CSV),分析是否为正常变道，是正常变道的将文件存为oneLC.csv.正常变道规则为 A.只有一次变道，不存在多次变道 B.变道点的前后时间不会超过5秒，也就是说变道这个过程不超过10秒 C.变道路径X距离变化大于3米 D.变道路径起始点和结束点的粗略为平均数加一点点方差，具体见findOneLCAndShow1中的代码 3.基于LSTM识别LC还是LK，LSTM的类别为序列到序列，文件为trainLSTM1 ############################################################################# 4.将所有txt数据文件一次性读入文件中，并生成所有LC.csv

针对传统的阈值函数方法和阈值选取方法存在的一些不足，在现有的研究成果基础上，本文采用了一种改进的阈值函数方法，既克服了硬阈值函数的缺点，又减小了软阈值函数的偏差。通过MATLAB仿真，得出用本文方法去噪后的信噪比均在37.326以上，高于硬阈值函数的37.164和软阈值函数的37.265；均方差均在5.680以下，低于硬阈值函数的5.787和软阈值函数的5.720，说明本文改进的阈值函数方法去噪效果优于软、硬阈值函数，适用于含噪信号的分析和处理。

机器学习的讲义，主要介绍利用矩阵和最大似然估计推导最小均方误差函数。

图像的均方误差的matlab代码标题 基于凸多边形最大化的高光谱端元提取算法 抽象的 从高光谱图像中提取纯末端成员是目标检测，分类和分解应用中非常重要的一步。 利用凸几何的概念，提出了一种新的端元提取算法。 该算法使用凸多边形最大化来确定凸集，该凸集根据测量员的公式给出最大凸多边形面积。 所提出算法的并行实现对于找到更有效的独特像素很有用。 合成数据证明了所提出算法在存在噪声的情况下的鲁棒性。 使用真实的高光谱数据进行的仿真结果表明，所提出的算法将光谱角误差（SAE）和光谱信息发散度（SID）误差降低了2.4–8.8％。 还使用均方根（RMSE）验证了该算法在丰度映射中的有效性。 所提出算法的RMSE也提高了1.7–7.6％。 引用本文为 Shah，D.，Zaveri，T.＆Trivedi，YN基于凸多边形最大化的高光谱端成员提取算法。 J Indian Soc Remote Sens（2020）。 如何运行代码？ 以zip下载上述所有文件。 提取它。 并在MATLAB中运行“ Demo_cuprite.m”文件。 作者： 尼尔玛大学Dharambhai Shah --->（任何澄清）

matlab均方误差的代码平滑支持向量机工具箱 介绍 SSVM工具箱是Matlab中的平滑支持向量机的实现。 SSVM是传统SVM的重新构造，可以通过快速的Newton-Armijo算​​法解决。 此外，选择一个好的参数设置以在学习任务中获得更好的性能是一个重要的问题。 我们还提供自动模型选择工具，以帮助用户获得良好的参数设置。 现在，SSVM工具箱包括用于分类和自动的工具。 主要特征 解决分类（）和回归（）问题 支持线性，多项式和径向基核 提供带有RBF内核的SSVM和SSVR的自动模型选择 通过使用精简内核（RSVM）可以处理大规模问题 提供交叉验证评估 使用正则化最小二乘法提供零以外的替代初始点 下载SSVM工具箱 资料格式 SSVM工具箱是在Matlab中实现的。 使用可以加载到Matlab中的数据格式。 实例由矩阵（实例的行和变量的列）表示，标签（1或-1）或响应由列向量表示。 用于分类 回归 以下是一些样本数据集。 代码用法 SSVM工具箱包含三个主要功能：用于支持向量机训练的ssvm_train，用于支持向量机预测的ssvm_predict和用于自动模型选择的芙蓉。 ss

维纳预测的最小均方误差为 维纳预测的求解和维纳滤波器的求解方法是一致的。

捣迹线的matlab代码双Q学习的均方误差 这是 Neurips 2020 论文“双 Q 学习的均方误差”的复制代码 我们针对不同的环境测试了 Double Q-learning 和 Q-learning。 以下所有实验均使用 Matlab R2018b 和 Python 3.6.9 运行 我们考虑的环境 贝尔德的例子：贝尔德 GridWorld：网格 CartPole：手推车 最大化偏差：偏差，偏差（nn） 贝尔德的实验 文件： bairds/GenBaird.m bairds/simulation_baird.m bairds/plot.py 在simulation_baird.m中，改变输入到函数GenBaird来模拟不同的设置 运行simulation_baird.m，它会生成几个文件，含义与后面指定的GridWorld相同。 绘制均方误差的轨迹：python3 plot.py 网格世界实验 文件： 网格/GenGrid.m 网格/simulation_grid.m 网格/plot.py 在simulation_grid.m中，改变输入到函数GenGrid来模拟不同大小的Gri

图像的均方误差的matlab代码

提出了2个减轻大规模天线蜂窝网络导频污染的方案：利用正交导频把蜂窝系统中的小区划分为两类一维大的天线阵列网络，每一类之内采用相同的导频，两类之间采用正交的导频，再利用导频功率控制方法减轻了导频污染。利用基站间的协调，以所有基站信道估计均方误差的求和最小为目标函数，寻求近似最优的导频序列长度和同导频用户发射导频时隙的分配方案，从而提高了信道估计的性能，提升了整个系统的下行链路可达和速率。