用MATLAB求RMSE
用MATLAB求RMSE -
function f=RMSE(h1,h2)RMSE return RMSE(均方根误差) 求两图像的均方根误差input must be a imagehandle 输入图像句柄image fusion evaluate parameter 图像融合评价参数example 标准图像 h1 融合后图像h2 f=RMSE(h1，h2);融合图像与标准图像差异程度，差异越小说明融合图像与标准图好了吧！
function f=RMSE(h1,h2)RMSE return RMSE(均方根误差) 求两图像的均方根误差input must be a imagehandle 输入图像句柄image fusion evaluate parameter 图像融合评价参数example 标准图像 h1 融合后图像h2 f=RMSE(h1，h2);
function f=RMSE(h1,h2)RMSE return RMSE(均方根误差) 求两图像的均方根误差input must be a imagehandle 输入图像句柄image fusion evaluate parameter 图像融合评价参数example 标准图像 h1 融合后图像h2 f=RMSE(h1，h2);融合图像与标准图像差异程度，差异越小说明融合图像与标准图好了吧！
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图片的RMSE？你只能说是某一些指标的RMSE，调用函数mse（E）然后开根号即可求出，其中E=实际输出-模型输出，不懂的问我，
RMSE叫“Root Mean Square Error”，即在MSE基础上要开根号，中文译为“均方根误差”，MSE=MSE开根号。亦即RMSE是MSE的平方根。
Matlab正态拟合后得出的SSE,RMSE,R-square是什么意思 -
RMSE——root mean square error 均方根误差R square称为方程的确定系数，0~1之间，越接近1,表明方程的变量对y的解释能力越强。
AdjustedR-square是在R-square(拟合优度或可决系数)基础上派生出来的.因为在多元线性回归方程中，自变量个数的增加会使R2增大(尽管有的自变量不显著),即R2系数的大小还受到自变量个数的影响。为了剔除这种影响，引入了调整的R2=1-(n-1)/(n-k-1)(1-R^2)
matlab非线性拟合,并求SSE、s-quare -
对于问题用curving fitting工具是不能求得其拟合系数。可以通过变换，把非线性拟合问题转换成线性拟合问题。运行结果：a=1,b=3,c=1 SSE(和方差)=31084,RMSE(均方根)=71.9768,R-square(确定系数)=1
SSE ——剩余平方和R-square——相关系数RMSE——剩余标准差Adjusted R-square——调整的相关系数DFE——自由度，
matlab指数函数拟合 -
(0.005257, 0.00869)Goodness of fit:SSE: 2459 R-square: 0.7167 Adjusted R-square: 0.7065 RMSE: 9.372 exp(a)可以当做常数。1 command window里输入cftool；2 点data，输入x和y的数据；3 点fitting，然后点Newfit，在Type of fit 里选择指数拟合；4 选好以后，点击apply即可；..
用matlab求输入2组数据的相对误差：比如测量值3，实际值1，相对误差=（3-1）1*100%.>> A=[1 2 3 4 5 6];>> B=[9 7 6 56 7 6];>> (A-B)./B MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的还有呢？