均方值（Mean Square Value，MSV）是信号处理中的一个重要概念，它表示随机变量平方的均值，记作E[X^2（t）]。在工程上，均方值通常用来表示信号的平均功率，其平方根称为有效值（RMS Value）。
对于平稳的遍历性随机过程，均方值可以通过样本函数平方值的时间平均来计算。具体来说，对于一组数据，均方值用于衡量数据的离散程度或波动性。
均方值的计算公式为：
[ MSV = frac{1}{N} sum_{i=1}^{N} x_i^2 ]
其中，（ x_i ） 是数据集中的每个数据点，（ N ） 是数据点的总数。
需要注意的是，均方值与算术平均数（均值）是不同的概念。算术平均数是所有数据点的和除以数据点的数量，而均方值是每个数据点平方后的和除以数据点的数量。
均方值在信号处理、通信系统、电子工程等领域有着广泛的应用，因为它能够反映信号的能量水平，并且与信号的功率直接相关