rms与标准差（r标准差函数）-南京晰视电子——松下安防监控产品代理、三星安防监控产品代理、博世报警代理、亚安代理、安讯士代理、Computar镜头代理、HID门禁系统代理

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通常来说，RMSE的值越小，代表模型的预测能力越好，因为预测值和真实值之间的差异越小，一般来说越小越好。RMSE的合适范围是取决于具体的应用场景和数据集的。

RMSE越小，说明预测值与真实值之间的误差越小，拟合效果越好。平均绝对误差（MAE）：是真实值与预测值之间误差的绝对值之和的平均值。与RMSE类似，MAE也是用来评估预测值与真实值之间的差距，数值越小表明模型预测越准确。

拟合结果的好坏中重点应该是看R-square，愈接近1，拟合也最理想。其次，看RMSE 均方根误差是否最小。

对于13三体模型，负值越小越好，接近于零则表示模型的拟合效果较好。

Adjusted R Square 校正决定系数，是调整后的拟合系数，是为了去除解释变量增加对R平方的增大作用。用R square 决定系数判定一个线性回归直线的拟合程度，用来说明用自变量解释因变量变异的程度（所占比例）。

1、均值公式（x1+x2+……xn）/n。在统计工作中，平均数（均值）和标准差是描述数据资料集中趋势和离散程度的两个最重要的测度值。

2、平均值公式为：平均值=AVERAGE（A1：A3），A1是指求平均值的第一个数，A3是指求平均值的最后一个数，输入公式选择所有数据即可算出平均值。平均值的计算原理是把所有的数相加除以个数。

3、平均值=总和/数据个数，其中，总和表示数据集中所有数值的和，数据个数表示数据集中的数据数量。计算平均值的步骤如下：将给定的数据集中的所有数值相加，得到总和。统计数据集中的数据个数。

4、求平均值公式：平均值=（数据1+数据2+……+数据n）/n。平均值（The average value）有算术平均值，几何平均值，平方平均值（均方根平均值，rms），调和平均值，加权平均值等，其中以算术平均值最为常见。

1、时域分析：这是最直接的方法，它直接在时间域上对音频信号进行分析。例如，我们可以提取音频信号的统计特征，如均值、方差、峰值等。

2、使用脑电采集设备采集脑电信号，并将采集到的数据保存下来。使用特征提取算法，从采集到的脑电信号中提取出所需的特征。这些特征可以包括频率、相干性、时域和频域特征等。

3、在开始特征提取前，信号往往需要做一些预处理，如滤波、去均值，去异常等等。重心频率：可以描述信号在频谱中分量较大的信号成分的频率，反映信号功率谱的分布情况。

4、特征提取，模式匹配，语音识别，类比推理，为时间先后顺序的对应关系。

5、特征提取模式匹配语音识别类比：语音识别的第一步就是语音特征提取。

6、基于高阶统计量的方差、峰度和偏度进行提取：高阶统计量分别为、瞬时相瞬时幅度位、瞬时频率的方差、峰度、偏度九种特征。上述两种特征提取的方法二选一，分别进行测试，来评估两种方法对于雷达信号特征提取的优缺点。

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