均方根值的意思、翻譯和例句

是什麼意思

「均方根值」是數學和統計學中使用的一個術語,通常縮寫為 RMS(Root Mean Square)。它表示一組數據的平方值的平均數的平方根,常用於測量波形的強度或變化的幅度。在物理學中,均方根值常用於描述交流電的有效值。在工程和信號處理中,均方根值用於評估信號的功率或強度。

依照不同程度的英文解釋

  1. A way to find the average size of numbers.
  2. A method to measure how big numbers are.
  3. A calculation that helps understand the size of values.
  4. A calculation that finds the average of squared values.
  5. A mathematical formula to find the average of a set of numbers after squaring them.
  6. A statistical measure that provides the square root of the average of squared values.
  7. A method used to quantify the magnitude of varying quantities.
  8. A mathematical technique to determine the effective value of a fluctuating signal.
  9. A calculation that gives insight into the power or intensity of a signal.
  10. A way to measure the effective value of a waveform or set of numbers.

相關英文單字或片語的差別與用法

1:Root Mean Square

用法:

這個術語主要用於數學和工程領域,尤其在處理波形和信號時非常重要。它提供了一種有效的方法來評估和比較不同波形的強度。在數據分析中,均方根值可以用來衡量誤差或變異性。

例句及翻譯:

例句 1:

我們需要計算這組數據的均方根值以評估其變化。

We need to calculate the root mean square of this dataset to assess its variation.

例句 2:

在電力系統中,均方根值用來衡量交流電的有效值。

In power systems, the root mean square is used to measure the effective value of alternating current.

例句 3:

這個信號的均方根值顯示了其強度的變化。

The root mean square of this signal shows the variation in its intensity.

2:RMS

用法:

均方根值的縮寫,廣泛應用於物理學和工程學中,特別是在信號處理和控制系統中。它幫助工程師和科學家理解和計算變化量的有效值。

例句及翻譯:

例句 1:

這個系統的輸出信號的 RMS 值很重要。

The RMS value of the output signal of this system is important.

例句 2:

我們的測量儀器可以計算信號的 RMS 值。

Our measuring instrument can calculate the RMS value of the signal.

例句 3:

在分析數據時,RMS 值是一個關鍵指標。

When analyzing data, the RMS value is a key indicator.

3:Quadratic Mean

用法:

這是均方根值的另一種稱呼,主要用於數學和統計學中,特別是在比較不同數據集的變異性時。它提供了一種計算數據集中數值大小的方式。

例句及翻譯:

例句 1:

在這個例子中,我們將使用平方平均數來比較兩組數據。

In this example, we will use the quadratic mean to compare two datasets.

例句 2:

平方平均數在統計分析中非常有用。

The quadratic mean is very useful in statistical analysis.

例句 3:

計算平方平均數可以幫助我們更好地理解數據的分佈。

Calculating the quadratic mean can help us better understand the distribution of the data.