Différence entre RMS et moyenne: RMS vs moyenne comparée

Anonim

RMS vs moyenne

Pour comprendre la différence entre moyenne et moyenne, il faut savoir quelle est la moyenne Root Mean Square). RMS et Moyenne sont deux concepts mathématiques utilisés pour décrire la nature globale d'une collection de nombres. L'utilisation est étendue aux sciences physiques et aux technologies connexes dans le même contexte. La moyenne est plutôt un concept familier et intuitif alors que RMS est un concept explicitement basé sur une définition mathématique. Regardons leurs définitions et les méthodes de calcul des valeurs moyennes et RMS en détail.

Quelle est la valeur moyenne (ou moyenne)?

En mathématiques, la moyenne est un résumé d'une série de valeurs pour donner une impression générale de la collection. Il est également utilisé comme statistique descriptive, donc considéré comme une mesure de la tendance centrale.

La moyenne est calculée de différentes manières, en fonction de l'application. Par conséquent, la définition mathématique exacte de la moyenne varie: il s'agit de la moyenne arithmétique, de la moyenne géométrique, de la moyenne harmonique et de la moyenne pondérée. Leurs définitions sont les suivantes.

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où x i représentent les valeurs de données et w i sont le poids de chaque valeur. Il convient de noter que AM, GM et HM satisfont l'incertitude suivante, AM≥GM≥HM.

La moyenne pondérée peut être considérée comme une extension de la moyenne arithmétique. La moyenne tronquée, la moyenne interquartile et la moyenne Winsorisée sont également utilisées dans des cas spécifiques, mais les trois premiers types de moyennes connus sous le nom de moyens pythagoriciens sont les moyens les plus couramment utilisés.

Qu'est-ce que RMS - Valeur moyenne quadratique?

Dans certaines applications, les simples moyens de Pythagore ne sont pas une indication correcte des données de l'échantillon. Par exemple, considérons un signal électronique sinusoïdal variant dans le temps sans décalage de tension. La moyenne de l'amplitude à l'intérieur d'un cycle est nulle, ce qui implique que la tension dans cette période était nulle, ce qui n'est pas vrai physiquement. Par conséquent, tous les calculs impliquant les valeurs sont incorrects.

Par exemple, l'énergie calculée donne des valeurs incorrectes. Si les valeurs maximales ou minimales du signal sont considérées, les réponses sont toujours une forme lointaine d'indication raisonnable. En analysant la cause fondamentale, il est évident que les fluctuations de négatif à positif font que les valeurs s'annulent lorsqu'elles sont résumées ensemble. Par conséquent, les valeurs doivent être ajoutées de manière à ne pas s'annuler l'une l'autre.

La moyenne quadratique ou les valeurs efficaces peuvent être considérées comme une alternative.La valeur moyenne quadratique est définie comme

Puisque chaque valeur est au carré, toutes les valeurs sont positives et l'annulation des valeurs alternatives est évitée.

La tension et le courant dans le secteur, dans notre foyer, indiquent les valeurs RMS des tensions et du courant de la tension alternative. L'idée de la moyenne quadratique peut être étendue à un cas plus général (tous les symboles ont le sens habituel):

Quelle est la différence entre moyenne et moyenne?

  • La moyenne est un résumé d'une collection de nombres qui est une mesure de la tendance centrale pour un échantillon de la population, et c'est une statistique descriptive importante.
  • La moyenne est définie mathématiquement de différentes façons, et l'interprétation est la plus valable en fonction de l'application.
  • La moyenne arithmétique est la somme de toutes les valeurs de données considérées divisées par le nombre de valeurs de données, ce qui donne un seul chiffre pour représenter l'ensemble de données. Lorsqu'il y a des nombres négatifs et positifs, ils s'annulent et selon le scénario, cette valeur pourrait ne pas représenter l'ensemble de données d'une manière valide.
  • En moyenne arithmétique, la somme des valeurs de données est prise sans aucun changement.
  • Dans RMS, les valeurs de données sont au carré, et après avoir pris la moyenne arithmétique de ces valeurs au carré, la racine carrée de ce nombre est prise.