matlab求两个图像的误差,求两幅图像的均方误差

测量电源电动势和内阻图像误差

从坐标图上可以清楚的看到：由于电流表和电压表连接的位置不同,测试的误差也不同,当把电压表接在电流表的外侧时,在电路接通状态下,实际把电流表的内阻产生的压降也算进去了,电压表测得的电压实际上是电源内阻和

误差产生的原因

因为没有两片一样的树叶.如果没有误差产生,则实际树叶,就会与理想树叶一样,这样违背了没有两片一样树叶的唯物主义说法,这就是产生误差的原因.

牛二定律实验图像误差问题

1,未平衡摩擦力,a-F图像,在F轴有截距,截距大小即为摩擦力大小.2,平衡摩擦力过度,a-F图像,在a轴有截距,就是说不用施加拉力,小车就会自动跑.以上两种,a-1/m图像,看不出明显变化.3,未考

请问一下在做数字图像处理的时候,如何自行模拟图像的量化误差?

整个坐标系把误差值输出?再问：应该是这样，请问有什么方法可以实现？再答：首先看你的模拟图像数据来源是什么样的，通常可以通过有关函数给出某点的具体数值，而这点进行量化后，得到量化值，两者之差就是误差。而

X的负二次方图像

再问：X的负二分之一次方呢

用MATLAB计算—最小二乘法及均方误差

用fit函数或者nlinfit,nlinfit是最小平方估计比如第一个>>y=[19.032.349.073.397.8]y=19.000032.300049.000073.300097.8000>>

验证牛顿第二定律实验误差图像

虽然你说不要用大学的解答.但是我只能很遗憾的告诉你,人家艾萨克牛顿在写他的牛二定律时,就是用的运动微分方程描述描述的：F=d(mv)/d(t)(见《自然哲学的数学原理》书名原文为："Philosoph

均方根误差的单位是什么?

均方根误差的单位与所用数据的单位相同.

MAPGIS中误差校正的作用是什么?误差校正和图像校正有什么区别?

本质区别就是误差校正是校正矢量图形的,图像校正主要是校正栅格影像的.都可以通过控制点文件(*.PNT)进行配准.

中误差的详细概念什么是中误差、容许误差?

测量必定会产生误差,如量测一条边.测量一条边很多次或测量很多条边,会产生很多测量结果,这些结果都有误差,这组误差要有一个合理的评价(或用于对这组数据下结论或用于和其它数据进行比较)就必须有一个衡量的标

用最小二乘法求一形如y=a+bsinx的经验公式,使其与下列数据相拟合,并计算均方误差：

先设X=sinx,利用数据把X求出来,则所求的回归方程为：y=a+bX回归系数的计算直接代公式,用离差算也行；算均方误差也一样.

三次方的三角函数图像什么样子?例如 y=cosx的三次方的图像,和y=sinx三次方的图像,长什么

给你用Matlab画了一下,你看看,反正长得差不多.蓝线是(sinx)^3,红线是(cosx)^3,

(x-1)三次方的函数图像怎么画

方法一：你画出y=x^3的图像,然后将它向右平移一个单位.方法二：你画出y=x^3的图像,然后将坐标轴x向左平移一个单位.方法三：求单调性,然后列表描点法.

高中物理牛顿第二定律实验图像误差分析

1：轨道下倾,没有外力作用时也有加速度；3：轨道上仰,外力足够大才能使物体获得加速度；2：外力F过大,使轨道失去平衡,向下倾斜,使物体获得更大的加速度.

均方误差与均方根误差是一个意思吗?

差不多吧.应该是说的标准差吧?有总体样本差各样本标准差的区别,公式都差不多.　　1.方差s=[(x1-x)^2+(x2-x)^2+.(xn-x)^2]/n　　(x为平均数)　2.标准差=方差的算术平方

数据拟合评价我用matlab的regress函数得到一个误差的拟合方程系数,将这个系数乘以误差,加到原方程上,得到回归方

评价拟合效果最常用的指标是“均方根误差”(Rootmeansquareerror).在有限测量次数中,均方根误差常用下式表示：√[∑di*2/(n-1)]=Re,式中:n为测量次数；di为一组测量值与

实验误差 计算物理实验,两个带误差值的数据相乘,相除和平方误差值该如何计算?比如A=1.7±0.03, B=3.4±0.

按误差传播原理即可Y=A/B,两边取对数lnY=lnA-lnB,取全微分dY/Y=dA/A-dB/B,方差D(Y)＝(D(A)/A^2-D(B)/B^2)Y^2,D(A),D(B)就是标准差的平方.同

估计误差与极限误差的区别

定义　　由偶然误差的特性知,在一定的观测条件下,偶然误差的绝对值不会超过一定的限值.这个限值就是极限误差.通常以3倍中误差为真误差极限误差的估值.　　测量中通常取2倍或3倍中误差作为偶然误差的容许误差

下面这个求两幅图像均方误差MSE和峰值信噪比PSNR的小程序有无问题

好像你的方差求的有点问题.functionn=psnr(I,K1)A1=double(I);B1=double(K1);[m,n]=size(A1);err=0;sum=0;fori=1:1:m,fo