MATLAB_SSE_MSE_SSR_SST等的介绍pdf文件

我正在尝试修改 LMS 算法，使其收敛速度更快，均方误差也会更小。 谈到 LMS 的缺点之一，它只有一个可控参数“mu”，从设计的角度来看，它的值的选择是最关键的。 因此，我想以步长适应每次迭代中发生的错误的方式实现 LMS。 我提出的是二进制步长 LMS 算法。这里，我们有两个步长，由 2 个值计算，增量和偏差。 当误差比之前的 error 值增加时，步长为（delta+deviation）。 当误差从其先前的值减小时，步长为（delta-deviation）。 我使用 BS-LMS 算法实现了一个自适应均衡器。 发现这比 LMS 算法收敛得更快。 此外，考虑到步长始终为（输入信号的增量/能量）的 NLMS（Normalized LMS）算法，NLMS 的收敛速度比 LMS 快。 将二进制步长概念与 NLMS 结合起来，我发现 BS-NLMS 和 NLMS 的收敛速度几乎相等，但是

mpegts.js 用TypeScript和JavaScript编写HTML5 MPEG2-TS流播放器。 mpegts.js针对低延迟的实时流播放进行了优化，例如DVB / ISDB电视或监视摄像机。 该项目基于 概述 mpegts.js的工作原理是将MPEG2-TS流转换为ISO BMFF（分段MP4）段，然后通过 API将mp4段馈送到HTML5 <video>元素中。 演示版 特征 通过H.264 + AAC编解码器在http（s）或WebSocket中传输的MPEG2-TS流进行回放 最好的情况下，只有1秒的极低延迟 支持处理动态编解码器参数更改（例如，视频分辨率更改） 支持Chrome，FireFox，Safari，Edge（旧版或Chromium）或任何基于Chromium的浏览器 支持自动跟踪HTMLMediaElement内部缓冲区的延迟 低CPU开销和低内存使用率

％ 输入% 参考 M x N % 测试 M x N ％ 输出% 结果结构% 1.MSE（均方误差） % 2.PSNR（峰值信噪比） % 3.R 值% 4.RMSE（均方根偏差） % 5.NRMSE（归一化均方根偏差） ％6.MAPE（平均绝对百分比误差）

均方误差MSE matlab

我就废话不多说啦，直接上代码吧！ target = [1.5, 2.1, 3.3, -4.7, -2.3, 0.75] prediction = [0.5, 1.5, 2.1, -2.2, 0.1, -0.5] error = [] for i in range(len(target)): error.append(target[i] - prediction[i]) print("Errors: ", error) print(error) squaredError = [] absError = [] for val in error: squaredError.append(val

拍摄两张图像并返回均方误差。 它适用于 2D 图像。

对于所有对象及其功能，质量是非常重要的参数。 在基于图像的对象识别中，图像质量是主要标准。 为了进行真实的图像质量评估，必须具备地面真实性。 但是在实践中，很难找到基本事实。 通常，图像质量是通过完整的参考指标（例如MSE（均方误差）和PSNR（峰值信噪比））进行评估的。 与MSE和PSNR相比，最近，又开发了两个更多的参考度量标准SSIM（结构相似性索引方法）和FSIM（特征相似性索引方法），目的是在此基础上比较还原对象和原始对象之间的结构和特征相似性度量知觉。 本文主要强调比较不同的图像质量指标以提供全面的观点。 通过对不同的噪声浓度进行降噪，可以使用基准图像对这些指标进行实验。 所有指标均给出一致的结果。 但是，从表示的角度来看，对SSIM和FSIM进行了归一化，但对MSE和PSNR未进行归一化。 从语义的角度来看，MSE和PSNR仅给出绝对误差。 另一方面，SSIM和PSNR给出了基于感知和显着性的误差。 因此，与MSE和PSNR相比，可以更容易理解SSIM和FSIM。

此函数用于与 matices 或数据数组之间的比较

多维材质及标准材质批量命名小脚本