均方根值
RMS
什么是rms ？在公司的很多文档或者datasheet 中经常会看到Vrms ，Vpp 之类的电压值（电流其实也有，碰到不多而已），今天翻了翻书偶尔看见了它的标准解释，写出来供大家参考，如果你对这两个概念非常熟的话，恭喜你可以跳过去了！rms 英文缩写为 root mean square 翻成中文即为均方根，也就是有效值，就是一组统计数据的平方的平均值的平方根。
统计学计算公式：nX X X X n 2232221++++K 在电气上周期信号的瞬时值随时间不断的变化，在测量和计算中很不方便，因此在工程中常常用有效值来度量周期信号的大小。
周期信号的有效值是根据其本身的热效应与一个直流信号的热效应进行对比（等价）而定义的。
现以周期电流信号为例来进行说明根据焦耳-楞次定律，当周期电流信号通过电阻R 时，一个周期T 内电阻所消耗的能量为： dt t Ri dt t p W T T)()(0021∫∫== 直流信号通过电阻R ，在相同的时间T 内，该电阻消耗的能量为：∫==T T RI dt RI W 0222 如果W1=W2，即，∫=Tdt t Ri T RI 022)(∫=Tdt t i T I 02)(1此电流I 的定义即为周期信号电流i （t ）的有效值。
由于有效值等于周期电流瞬时值的平方在一个周期中的平均值的平方根，因此又称为均方根值，通常用大写字母表示。
当周期信号为正弦电流时，将)cos()(ϕω+=t I t i m 代入均方根值计算公式中，可以得到∫∫++=+=Tm T m dt t T I dt t I T I 02022)(2cos 1)]cos([1ϕωϕω m I 21==m I 707.0同理周期电压v(t)的有效值可定义为∫=Tdt t v T V 02)(1正弦电压的有效值为m I V 707.0=有效值在工程中应用十分广泛,实验室中交流电压表电流表的刻度是指其有效值,交流电机和电器铭牌上所标注的电压或电流也是指有效值.通常所说的民用电220V也是电压的有效值.由于正弦波比较简单，很容易从理论上推导均方根值，那么方波呢？方波的推导比较复杂，下面是用Pspice计算的结果，可以参考一下。
pv和rms值计算方式
pv和rms值计算方式PV和RMS值是在电子工程领域中常用的两个参数，用于描述电信号的强度和功率。
PV值（Peak Value）表示信号的峰值，即信号中最大的幅值；RMS值（Root Mean Square）表示信号的均方根值，即信号的有效值。
PV值是指信号中最大的幅值，可以理解为信号的最大振幅。
在实际应用中，我们经常需要知道信号的峰值，例如在音频处理中，我们需要知道音频信号的最大振幅，以便进行音量调节或限幅处理。
PV 值可以通过示波器等仪器测量得到。
RMS值是指信号的均方根值，它是信号的有效值。
在电力系统中，电压和电流的RMS值决定了电能的大小。
例如，我们常说的220V交流电，指的就是该电压的RMS值。
RMS值与PV值的关系是通过方波系数来描述的，对于正弦波信号，RMS值等于其峰值的0.707倍。
RMS值可以通过示波器或功率计等仪器测量得到。
PV和RMS值的计算方式是不同的。
PV值的计算很简单，只需要找到信号中的最大幅值即可。
而计算RMS值则需要对信号的每个采样点进行平方运算，求得平方后的均值，再开平方根即可得到RMS值。
这个过程可以用数学公式表示，但为了遵守本文的要求，我不会给出具体的公式。
PV和RMS值的物理意义也不同。
PV值表示信号的峰值，它反映了信号的幅度大小。
而RMS值则反映了信号的能量大小，它与信号的频率成正比。
对于周期性的信号，RMS值越大，表示信号携带的能量越大。
在实际应用中，PV和RMS值都有各自的用途。
PV值常用于音频处理、图像处理等领域，用于测量信号的峰值。
而RMS值则常用于电力系统、音频系统等领域，用于测量信号的功率或能量。
除了PV和RMS值外，还有其他描述信号强度和功率的参数。
例如，平均值（Mean Value）表示信号的平均幅值，它等于信号的积分除以信号的周期。
峰峰值（Peak-to-Peak Value）表示信号的峰值与谷值之间的差值，它反映了信号的振幅范围。
总结起来，PV和RMS值是描述信号强度和功率的常用参数。
三相整流有效值和平均值
三相整流有效值和平均值三相整流是电力系统中常见的一种电力转换方式，它通过将交流电转换为直流电，实现了电能的有效利用。
在三相整流中，我们通常关注的是有效值和平均值这两个重要的电参数。
我们来了解一下什么是有效值。
有效值，也叫做均方根值，是指在一个周期内，交流电的电压或电流的大小。
在三相整流中，有效值是衡量电压或电流大小的一个重要指标，它能够反映出电压或电流的实际能量。
在三相整流中，有效值的计算方法是将一个周期内的电压或电流进行平方和求平均值，然后再开方。
这个计算过程可以得到一个数值，这个数值就是有效值。
有效值的单位是伏特（V）或安培（A），它代表了电压或电流的大小。
接下来，我们来了解一下什么是平均值。
平均值，顾名思义，就是将一组数据相加后除以数据的个数，得到的结果。
在三相整流中，平均值是衡量电压或电流的另一个重要指标，它能够反映出电压或电流的平均水平。
在三相整流中，平均值的计算方法是将一个周期内的电压或电流进行相加，然后除以周期的时间。
这个计算过程可以得到一个数值，这个数值就是平均值。
平均值的单位和电压或电流的单位相同，它代表了电压或电流的平均水平。
三相整流中的有效值和平均值在电力系统中有着重要的应用。
例如，在电力输送和配电系统中，我们需要将交流电转换为直流电，然后再将直流电转换为交流电。
而在这个过程中，有效值和平均值的控制和调节就显得尤为重要。
有效值的控制和调节可以通过采用适当的整流装置和控制方法来实现。
例如，采用电子器件如二极管、晶闸管等进行整流，可以实现对电压和电流的控制。
通过调节整流电路的参数，如电阻、电容等，可以实现对有效值的调节和控制。
而平均值的控制和调节则需要通过适当的滤波装置来实现。
在整流过程中，由于整流装置的特性，输出的直流电会带有一定的脉动。
为了降低这种脉动，我们通常会采用滤波电路，例如电感、电容等元件，来平滑直流电的波形，从而得到稳定的平均值。
除了在电力系统中的应用，有效值和平均值在其他领域也有着重要的应用。
振动速度军方根值选取
风机振动测量
我们通常采用振动幅度与振动烈度两个指标，二者有联系，也有区别。
可以通过公式进行转换。
振动幅度：由于未引入设备振动基频概念，造成不同转速设备振幅标准不一样。
不能真正反映转轴的振动状态。
单位：mm
振动烈度：能真正反映出振动的能量，这种标准比较合理。
单位：mm/s
振动速度有效值=振幅*角速度*/2√2
=振幅*314*/2√2 =100振幅(3000转)
=33振幅(1000转)
=16振幅(500转)
振动速度有效值--- mm/s
振幅---μm
振动速度均方根值选取
根据ISO1086-1:1995《机械振动---在飞旋转部件上测量和评价机器振动第一部分：总则》将机器分为4类：
I类：15KW以下的电机。
II类：无独立底座的中型机器（如：15~75kw的电机），有独立底座的发动机或机器（30kw以下）。
III类：安装在刚性重型底座上的大型原动机和其他大型机器。
IV类：安装在柔性底座上的大型原动机和其他机器（如具有10MW输出功率的汽轮发电机组和燃气轮机）。
表中区域划分：
A、新交付使用的机器。
B、可以不受限制的长期运行。
C、不适宜作长期连续运行。
D、振动烈度足以危害机器。
均方根值计算公式
均方根值计算公式
均方根(Root Mean Square, RMS)是一种测量计算各种信号、振动和冲击的技术，它通常被用来衡量一个信号的振幅大小和平均功率。
RMS被称为“真实的功率”，因为它反映了信号的真实功率。
RMS的计算公式是：RMS=平方根(1/n*[x1^2+x2^2+...+xn^2])
其中，x1，x2，…，xn是一个信号的采样值，n是采样的次数。
RMS的计算可以用来衡量一个信号的功率，而不受信号的相位变化的影响。
RMS的计算也可以用来估算一个信号的振幅大小。
例如，在一个定期信号中，如正弦波，RMS值可以衡量信号的振幅大小，用来估计信号的最大值。
RMS的计算非常有用，它可以用来测量一个信号的真实功率，也可以用来估算一个信号的振幅大小。
RMS的计算公式是：RMS=平方根(1/n*[x1^2+x2^2+...+xn^2])，其中，x1，x2，…，xn是一个信号的采样值，n是采样的次数。
均方根的实际应用包括：用于衡量电力系统中的电流和电压的RMS 值，用于衡量振动信号的RMS值，用于衡量噪声的RMS值，用于衡量声音的RMS值，用于估计脉冲信号的最大值的RMS值，以及用于衡量数字信号的平均功率的RMS值等等。
因此，均方根是一种重要的测量技术，它可以用来衡量各种信号、振动和冲击的功率和振幅大小。
均方根的计算公式是：RMS=平方根(1/n*[x1^2+x2^2+...+xn^2])，其中，x1，x2，…，xn是一个信号的采样值，n是采样的次数。
均值、方差、均方值、均方差计算
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 7、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。 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。 8、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。
有了方差为什幺要使用标准差？标准差比方差有什幺优势？ 因为方差与我们要处理的数据的量纲是不一致的，虽然能很好的描述数据 与均值的偏离程度，但是处理结果是不符合我们的直观思维的。 举个例子：一个班级里有 60 个学生，平均成绩是 70 分，标准差是 9，方 差是 81，成绩服从正态分布，那幺我们通过方差不能直观的确定班级学生与 均值到底偏离了多少分，通过标准差我们就很直观的得到学生成绩分布在 [61,79]范围的概率为 0.6826，即约等于下图中的 34.2%*2 。 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。
rms
RMS就是均方根值：RMS---root meam square，最原始的是针对正弦波推导出来的，但实际上对所有的波形都适用。
电路上的计算基本过程是先平方再平均（积分）最后开方，其中开始时还有绝对值整流的过程。
RMS是从有效值的定义里推导出来的计算方法，因此，两者等效。
电路实现时，是这种计算方法的迫近。
均方根值也称作为效值，它的计算方法是先平方、再平均、然后开方。
比如幅度为100V而占空比为0.5的方波信号，如果按平均值计算，它的电压只有50V，而按均方根值计算则有70.71V。
这是为什么呢？举一个例子，有一组100伏的电池组，每次供电10分钟之后停10分钟，也就是说占空比为一半。
如果这组电池带动的是10Ω电阻，供电的10分钟产生10A的电流和1000W的功率，停电时电流和功率为零。
那么在20分钟的一个周期内其平均功率为500W，这相当于70.71V的直流电向10Ω电阻供电所产生的功率。
而50V直流电压向10Ω电阻供电只能产生的250W的功率。
对于电机与变压器而言，只要均方根电流不超过额定电流，即使在一定时间内过载，也不会烧坏。
它是扬声器的功率处理能力（或称扬声器的额定功率）是一项重要技术参数，它代表扬声器承受长期连续安全工作的功率输入能力。
声音信号不是一种正弦波信号，而是一种随机的，这些随机信号可用三个能数来表示，有效值（RMS）又称均方根值，是以信号峰值等幅的正弦信号的一种测量结果，接近于平均值，基本上代表信号的发热能量。
峰值（Peak）是信号达到的最大电平，对于正弦波来说，峰值电平大于有效值电平3dB，对于音乐信号来说，峰值电平超过有效值可达10-15dB在评定一种扬声器的位移能力时，峰值是重要的，峰值因子，用来说明峰值电平与有效值电平的比率，对于按AES2-1984的粉红色噪声源来说，峰值因子为6dB，即峰值电压是有效值电压的4倍。
RMS值实际就是有效值,就是一组统计数据的平方的平均值的平方根。
均方根值计算公式
均方根值计算公式均方根值（Root Mean Square，缩写为RMSE）是一种常用的数学统计量，用于衡量一组数据的离散程度，即数据的平均偏离程度。
均方根值的计算公式如下：RMSE=√(Σ(x_i-y_i)²/n)其中，x_i表示实际观测值，y_i表示预测值，Σ表示求和运算，n 表示数据点的数量。
均方根值的计算步骤如下：1.收集数据：首先需要收集一组数据，包括实际观测值和对应的预测值。
2.计算偏差：计算每个数据点的偏差，即实际观测值与预测值的差。
3.求平方：将每个偏差值求平方，得到一组平方偏差。
4.求和：将所有平方偏差值求和，得到总的平方偏差和。
5.平均：将总的平方偏差和除以数据点的数量，得到平均平方偏差。
6.开根号：对平均平方偏差进行开根号，即可得到均方根值。
均方根值的应用广泛，特别是在评估预测模型的准确性和效果时非常有用。
通过计算实际观测值与预测值的差异，均方根值可以量化预测误差的大小。
在实际应用中，常常会比较不同模型的均方根值，以选择最佳的预测模型。
除了用于评估预测模型，均方根值还可以用于评估其他类型的数据。
比如，在测量误差分析中，可以使用均方根值来衡量测量结果与真实值之间的差异。
在信号处理中，均方根值常常用于衡量信号的振幅。
需要注意的是，均方根值对异常值非常敏感。
如果数据集中存在一些极端值或离群值，均方根值的结果可能会被这些值拉高。
在这种情况下，可以考虑使用其他离散程度指标，例如平均绝对偏差（Mean Absolute Deviation，缩写为MAD）等。
总之，均方根值是一种常用的测量离散程度的统计量。
它可以帮助我们衡量预测模型的准确性、评估测量误差以及衡量信号的振幅。
通过了解均方根值的计算公式和应用领域，我们可以更好地理解和利用这个重要的统计概念。
噪声的rms单位
噪声的rms单位噪声的rms单位是均方根（RMS）值。
RMS值是衡量电信号或声波信号强度的常用单位。
噪声是一种声学信号，因此同样可以使用RMS值来衡量其强度。
下面将对此进行详细介绍。
一、什么是RMS值？RMS值代表均方根值。
顾名思义，它是一组数据的平方和的平均值的平方根。
如果将一个信号表示为y1、y2、y3、...、yn，则其RMS值为：RMS = sqrt [(y1^2 + y2^2 + y3^2 + ... + yn^2) / n]在实践中，RMS值通常用于衡量电力和声学信号的强度。
（电力信号的RMS值）二、如何计算噪声的RMS值？虽然噪声是一种复杂的声音信号，但也可以应用RMS值来度量其强度。
要计算噪声的RMS值，可以使用各种数字音频工具，例如音频软件和数字音频记录器等。
以下是RMS值的大致计算步骤：步骤1：使用数字音频工具记录噪声信号。
步骤2：将噪声信号导入音频软件。
步骤3：选择该信号的整个部分或一部分，并查找其音量或振幅。
大多数音频软件都提供了用于测量音量或振幅的工具或插件。
步骤4：将振幅或音量转换为RMS值。
步骤5：应用公式（1）来计算RMS值。
最终，您将得到噪声信号的RMS值。
由于噪声信号可能包含多个频率成分，因此该值可能会在时间上变化。
由于RMS值是一组数据的平方和的平均值的平方根，因此它表示信号的“有效值”。
在噪声的背景下，有效值通常与声压级有关。
声压级是以分贝（dB）为单位表示的声音强度，通常与以下公式相关：SPL = 20 * log10(P / Pref)在此公式中，P是声音的压力，Pref是参考压力，通常为20微帕（μPa）。
声压级在0dB（即参考声压力）时相当于安静的图书馆中的噪声水平。
可以使用以下公式将噪声信号的RMS值转换为分贝：Ref是参考RMS值，通常为声压级为0的RMS值。
噪声的RMS值通常用于评估其强度，并将其与法律或行业标准进行比较。
在一些应用场合，如医院、工厂和建筑工地等，行业标准规定了最大允许噪声水平，超过此水平将对员工或公众造成安全或健康风险。
均方根公式
均方根公式
均方根（RootMeanSquare，RMS）公式是一种数学工具，可以从变量的一系列值中提取关于它们的某种信息。
均方根被广泛用于统计计算，特别是在研究不同指标之间的相关性时。
它还可用于计算振动指数、电流矩、实际功率和压缩文件大小，并被广泛用于传感器设计和智能系统的研究中。
均方根公式可以描述为：
RMS = (1/n a )
其中，n代表变量值的总数，而a表示具体的变量值。
均方根公式实际上是根据变量的平均数和其方差来求解的。
它可以帮助我们理解一组变量的整体性能，并从中提取有用的信息，而不仅仅是每个变量的表现。
均方根公式最常被用于分析统计数据。
它可以用于分析多个指标之间的相关性。
例如，当一组数据包含客户满意度、服务质量、技术支持等几个不同指标时，均方根公式可以帮助研究人员分析这些指标之间的相关性，以此判断客户满意度的整体情况。
均方根公式还可以用于传感器应用。
例如，当传感器检测出不同的信号时，可以使用均方根公式来计算振动指数，以此来判断传感器的性能。
通过研究变量的均方根值，我们可以更好地理解其含义，并从中提取有用的信息。
此外，均方根公式也被用于计算实际功率。
它可以用来计算一个未知系统的有效功率，或者计算电动机、发动机和电机的实际功
率。
此外，均方根公式还可以用于计算数据文件的压缩文件大小。
总之，均方根公式是一种强大的工具，应用范围很广泛。
它可以用于分析不同指标之间的相关性，并分析传感器性能、计算实际功率以及压缩数据文件大小等。
只要正确使用，均方根公式就可以从一组变量中提取有用的信息，为我们带来很大的帮助。
rms和最大值的近似关系
rms和最大值的近似关系
RMS即均方根值，是指瞬时值的平方的平均值的平方根，也简称为方均根值。
最大值是指一组数据中的最大数值。
在某些情况下，RMS和最大值之间可能存在一定的近似关系，具体如下：
对于正弦交流电流或电压，根据热等效原理，定义电流和电压的有效值为其瞬时值在一个周期内的均方根值。
因此，正弦电流或电压的有效值等于其最大值（振幅）的1/√2，约0.707倍。
在某些音频应用中，RMS值可以通过将音频数据的平方求和，然后计算平均值的平方根来计算。
音频的最大值通常表示为0dBFS（满量程），因此RMS值可以通过将最大值除以√2来近似计算，即RMS近似等于最大值的0.707倍。
需要注意的是，RMS和最大值之间的近似关系取决于具体的应用场景和数据类型。
在实际应用中，需要根据具体情况进行分析和计算，以获得准确的结果。
均方根值（RMS）+
均⽅根值（RMS）+ 均⽅根误差（RMSE）（转⾃ QuantWay的新浪博客）SSE(和⽅差、误差平⽅和)：The sum of squares due to errorMSE(均⽅差、⽅差)：Mean squared errorRMSE(均⽅根、标准差)：Root mean squared errorR-square(确定系数)：Coefficient of determinationAdjusted R-square：Degree-of-freedom adjusted coefficient of determination⼀、SSE(和⽅差)该统计参数计算的是拟合数据和原始数据对应点的误差的平⽅和，计算公式如下：SSE越接近于0，说明模型选择和拟合更好，数据预测也越成功。
接下来的MSE和RMSE因为和SSE是同出⼀宗，所以效果⼀样⼆、MSE(均⽅差)该统计参数是预测数据和原始数据对应点误差的平⽅和的均值，也就是SSE/n，和SSE没有太⼤的区别，计算公式如下：三、RMSE(均⽅根)该统计参数，也叫回归系统的拟合标准差，是MSE的平⽅根，就算公式如下在这之前，我们所有的误差参数都是基于预测值(y_hat)和原始值(y)之间的误差(即点对点)。
从下⾯开始是所有的误差都是相对原始数据平均值(y_ba)⽽展开的(即点对全)四、R-square(确定系数)在讲确定系数之前，我们需要介绍另外两个参数SSR和SST，因为确定系数就是由它们两个决定的(1)SSR：Sum of squares of the regression，即预测数据与原始数据均值之差的平⽅和，公式如下(2)SST：Total sum of squares，即原始数据和均值之差的平⽅和，公式如下细⼼的⽹友会发现，SST=SSE+SSR，呵呵只是⼀个有趣的问题。
⽽我们的“确定系数”是定义为SSR和SST的⽐值，故其实“确定系数”是通过数据的变化来表征⼀个拟合的好坏。
root-mean-square原理
root-mean-square原理Root-mean-square（均方根）原理是一种常用的数学计算方法，用于求一组数据的平方平均值的平方根。
在物理、工程和统计学等领域中广泛应用，用来描述数据的离散程度和稳定性。
本文将介绍均方根原理的定义、应用以及计算方法。
均方根原理是通过计算数据的平方平均值的平方根来衡量数据的离散程度。
对于一组数据x1，x2，...，xn，均方根的计算公式如下：```RMS = sqrt((x1^2 + x2^2 + ... + xn^2) / n)```其中，sqrt表示开平方根，^表示乘方运算，n表示数据的个数。
通过计算每个数据的平方值，求和后再除以数据个数，再开平方根，得到了均方根的值。
均方根常用于衡量数据的稳定性和波动性。
在物理学中，均方根可以用来描述电压、电流等信号的振幅。
在工程学中，均方根可以用来评估机械振动的强度。
在统计学中，均方根可以用来比较不同数据集的离散程度。
举个例子来说明均方根的应用。
假设有两组数据集A和B，分别表示两个地区的温度变化。
通过计算两组数据的均方根，可以得到各自的离散程度。
如果A的均方根小于B，说明A地区的温度变化相对较小，更加稳定；如果A的均方根大于B，说明A地区的温度变化更加剧烈，不太稳定。
除了用于比较不同数据集的离散程度，均方根还可以用来评估数据的稳定性。
当数据的均方根较小时，说明数据的波动范围较小，更加稳定；当数据的均方根较大时，说明数据的波动范围较大，不太稳定。
因此，在实际应用中，我们可以通过计算均方根来判断数据的稳定性，进而做出相应的决策。
计算均方根的方法有多种，可以使用计算器、电子表格软件或编程语言进行计算。
在计算过程中，需要注意数据的类型和数值范围，避免精度丢失或溢出的问题。
此外，还可以使用均方根来进行数据处理和信号处理，例如滤波、降噪等操作。
总结起来，均方根原理是一种用于衡量数据离散程度和稳定性的数学计算方法。
通过计算数据的平方平均值的平方根，可以得到数据的均方根值，用于比较不同数据集的离散程度和评估数据的稳定性。
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均方根值
均方根值，也称方均根值或有效值，它的计算方法是先平方、再平均、然后开方。
比如幅度为100V而占空比为0.5的方波信号，如果按平均值计算，它的电压只有50V，而按均方根值计算则有70.71V。
这是为什么呢？举一个例子，有一组100伏的电池组，每次供电10分钟之后停10分钟，也就是说占空比为一半。
如果这组电池带动的是10Ω电阻，供电的10分钟产生10A的电流和1000W的功率，停电时电流和功率为零。
那么在20分钟的一个周期内其平均功率为500W，这相当于
70.71V的直流电向10Ω电阻供电所产生的功率。
而50V直流电压向10Ω电阻供电只能产生的250W的功率。
对于电机与变压器而言，只要均方根电流不超过额定电流，即使在一定时间内过载，也不会烧坏。
PMTS1.0抽油机电能图测试仪对电流、电压与功率的测试计算都是按有效值进行的，不会因为电流电压波形畸变而测不准。
这一点对于测试变频器拖动的电机特别有用。
正弦信号的均方根值求法
rms=(Vpp/2)/sqrt(2)。