
數(shù)字信號(hào)處理中均值、方差、均方值、均方差計(jì)算和它們的物理意義
1 均值
均值表示信號(hào)中直流分量的大小,用E(x)表示。對(duì)于高斯白噪聲信號(hào)而言,它的均值為0,所以它只有交流分量。
2 均值的平方
均值的平方,用{E(x)}^2表示,它表示的是信號(hào)中直流分量的功率。
3 均方值
均方值表示信號(hào)平方后的均值,用E(x^2)表示。均方值表示信號(hào)的平均功率。信號(hào)的平均功率 = 信號(hào)交流分量功率 + 信號(hào)直流分量功率
均方根值,用RMS(root mean square),既均方值的開(kāi)根號(hào)
5 均方差
均方差(mean square error),用MSE表示。均方差是各數(shù)據(jù)偏離真實(shí)值的距離平方和的平均數(shù),也即誤差平方和的平均數(shù),計(jì)算公式形式上接近方差,它的開(kāi)方叫均方根誤差,均方根誤差才和標(biāo)準(zhǔn)差形式上接近。均方差有時(shí)候被認(rèn)為等同于方差
6 均方根誤差
均方根誤差用RMSE(root mean square error)表示。它是觀測(cè)值與真值偏差的平方和觀測(cè)次數(shù)n比值的平方根,在實(shí)際測(cè)量中,觀測(cè)次數(shù)n總是有限的,真值只能用最可信賴(最佳)值來(lái)代替.方根誤差對(duì)一組測(cè)量中的特大或特小誤差反映非常敏感,所以,均方根誤差能夠很好地反映出測(cè)量的精密度。均方根誤差有時(shí)候被認(rèn)為是標(biāo)準(zhǔn)差
6 方差
方差用variance或deviation 或Var表示。 方差描述信號(hào)的波動(dòng)范圍,表示信號(hào)中交流分量的強(qiáng)弱,即交流信號(hào)的平均功率。
注意上面除以的是n-1,只有這樣由樣本值估計(jì)出的方差才是無(wú)偏的,即上面式子的期望才是X的方差。但是有的地方也有用除以n來(lái)表示方差,只不過(guò)這樣求出的結(jié)果不是方差的無(wú)偏估計(jì),計(jì)算結(jié)果的數(shù)學(xué)期望并不是X的方差,而是X方差的倍。
7 標(biāo)準(zhǔn)差
標(biāo)準(zhǔn)差(Standard Deviation)用σ表示,有的時(shí)候標(biāo)準(zhǔn)差又可以被稱為均方根誤差RMSE。 標(biāo)準(zhǔn)差是各數(shù)據(jù)偏離平均數(shù)的距離的平均數(shù),它是離均差平方和平均后的方根,用σ表示,標(biāo)準(zhǔn)差能反映一個(gè)數(shù)據(jù)集的離散程度。
標(biāo)準(zhǔn)差σ, 反映了測(cè)量數(shù)據(jù)偏離真實(shí)值的程度,σ越小,表示測(cè)量精度越高,因此可用σ作為評(píng)定這一測(cè)量過(guò)程精度的標(biāo)準(zhǔn)。
有了方差為什么要使用標(biāo)準(zhǔn)差?標(biāo)準(zhǔn)差比方差有什么優(yōu)勢(shì)?
因?yàn)榉讲钆c我們要處理的數(shù)據(jù)的量綱是不一致的,雖然能很好的描述數(shù)據(jù)與均值的偏離程度,但是處理結(jié)果是不符合我們的直觀思維的。
舉個(gè)例子:一個(gè)班級(jí)里有60個(gè)學(xué)生,平均成績(jī)是70分,標(biāo)準(zhǔn)差是9,方差是81,成績(jī)服從正態(tài)分布,那么我們通過(guò)方差不能直觀的確定班級(jí)學(xué)生與均值到底偏離了多少分,通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)差我們就很直觀的得到學(xué)生成績(jī)分布在[61,79]范圍的概率為0.6826,即約等于下圖中的34.2%*2
。
總結(jié):
(1)總的來(lái)說(shuō),均方差,均方根誤差和方差,標(biāo)準(zhǔn)差是不能夠等同的,盡管它們的公式相似。我們需要從真實(shí)值和均值之間的關(guān)系來(lái)區(qū)分它們
(2)對(duì)于方差和標(biāo)準(zhǔn)差而言,它們反映的是數(shù)據(jù)序列與均值的關(guān)系。
(3)對(duì)于均方差和均方根誤差而言,它們反映的是數(shù)據(jù)序列與真實(shí)值之間的關(guān)系。
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