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1 均值
均值表示信号中直流分量的大小，用E(x)表示。对于高斯白噪声信号而言，它的均值为0，所以它只有交流分量。
2 均值的平方
3 均方值
均方值表示信号平方后的均值，用E(x^2)表示。均方值表示信号的平均功率。信号的平均功率 = 信号交流分量功率 + 信号直流分量功率
4 均方根值
均方根值，用RMS（root mean square）,既均方值的开根号 
5 均方差
均方差（mean square error），用MSE表示。均方差是各数据偏离真实值的距离平方和的平均数，也即误差平方和的平均数，计算公式形式上接近方差，它的开方叫均方根误差，均方根误差才和标准差形式上接近。均方差有时候被认为等同于方差
6 均方根误差
均方根误差用RMSE（root mean square error）表示。它是观测值与真值偏差的平方和观测次数n比值的平方根，在实际测量中，观测次数n总是有限的，真值只能用最可信赖（最佳）值来代替.方根误差对一组测量中的特大或特小误差反映非常敏感，所以，均方根误差能够很好地反映出测量的精密度。均方根误差有时候被认为是标准差
6 方差
方差用variance或deviation 或Var表示。 方差描述信号的波动范围，表示信号中交流分量的强弱，即交流信号的平均功率。
或用公式表示为
注意上面除以的是n-1，只有这样由样本值估计出的方差才是无偏的，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来表示方差，只不过这样求出的结果不是方差的无偏估计，计算结果的数学期望并不是X的方差，而是X方差的
倍。
7 标准差
标准差（Standard Deviation）用σ表示，有的时候标准差又可以被称为均方根误差RMSE。 标准差是各数据偏离平均数的距离的平均数，它是离均差平方和平均后的方根，用σ表示，标准差能反映一个数据集的离散程度。
标准差σ， 反映了测量数据偏离真实值的程度，σ越小，表示测量精度越高，因此可用σ作为评定这一测量过程精度的标准。
有了方差为什么要使用标准差？标准差比方差有什么优势？
总结：
（1）总的来说，均方差，均方根误差和方差，标准差是不能够等同的，尽管它们的公式相似。我们需要从真实值和均值之间的关系来区分它们
（2）对于方差和标准差而言，它们反映的是数据序列与均值的关系。
（3）对于均方差和均方根误差而言，它们反映的是数据序列与真实值之间的关系。
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