为了减小无需测距的DV-hop算法的定位误差，提出基于杰卡德系数跳数修正因子的DV-hop改进算法（JDV-Hop）。改进算法使用节点个数集合的杰卡德系数细化节点间的跳数，减小对节点单跳距离内未知节点跳数的估计误差，然后利用DDV-hop算法中的差分误差系数进一步修正节点间的平均跳距。最后在选择参与定位计算的锚节点时，引入一种节点间可以协作式定位的可信度因子，将定位结果精度高的节点升级为新的锚节点，进行下一轮定位。MATLAB仿真结果显示，在相同条件下，改进算法不仅无需增加额外的硬件开销，且与DDV-hop等现有改进算法相比具有明显更高的定位精度。

ERRORBARLOG(X,Y,E,...) 使用对数 Y 轴绘制向量 X 与向量 Y 的图形，使用关于数据点的对称条，即：条使得 Y 是几何平均值（而不是算术平均值）下条和上条。 误差棒的总长度为 2E。 ERRORBARLOG 与原始 Matlab 的 ERRORBAR 函数具有相同的语法。 唯一的区别是 ERRORBAR 对称地显示线性 Y 轴的条形（即：Y 是上下条形的算术平均值），而 ERRORBARLOG 对称地显示对数 Y 轴的条形。 例子： x=日志空间(1,3,20); y=5*(1 + 0.5*(rand(1,20)-0.5)).*x.^(-2); errorbarlog(x,y,y/2,'o-');

基于预测误差扩展的高动态范围图像可逆数据隐藏，张海峰，张伟，目前可逆隐藏算法主要研究对象为低动态范围（LDR）图像，而针对（HDR）图像研究较少，本文提出一种基于预测误差扩展的HDR图像可逆数

【ch06-神经网络】 误差计算.pdf

此程序是目前MATLAB中求解误差函数的通用算法

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

图像的均方误差的matlab代码图片_MSE 此Matlab代码用于查找两个图像的MSE（均方误差）。 注意：如果您在系统或项目中使用我的代码，则应始终引用我的论文作为参考 Functions: Main function : main.m MSE calculating function : msev.m %%%%%%%%%%% ------------------- $$$$$$$$ >>>>>作者JITHIN KC <<<< $$$$$$$$$ ----------------- %%%%%%%%%%%%%%% @@@如有任何疑问，请联系：

基于相干TOA 测距算法，研究了IR-UWB 无线室内定位系统中由脉冲信号传播特性导致的多径误差和NLOS 误差的建模问题。首先利用IEEE 802.15.4a 信道模型中的多径信息给出了与系统带宽有关的多径距离误差分布参数。结合IR-UWB 信号穿墙传播几何结构，理论推导了穿墙额外传播时延导致的几何距离误差限。对完全NLOS环境下定位的仿真结果表明，利用NLOS 距离误差信息直接对TOA 测距结果的修正可以显著提高定位精度。

主要介绍了python误差棒图errorbar()函数实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

分析了对称度检测仪的原理,总结了对称度误差的检测过程。为企业提高键槽对称度的测量精度提供了一定的参考。