写一段利用BP神经网络对五十个轴承数据集进行故障诊断的matlab代码

由于您并没有提供五十个轴承数据集的具体信息，因此我无法为您提供完整的代码。但是，以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用BP神经网络对单个轴承数据集进行故障诊断。您可以根据此代码进行修改和调整，以适应五十个轴承数据集的故障诊断。

% 加载数据
load bearing_data.mat

% 数据预处理
[c,l] = wavedec(data,4,'db4');
approx = appcoef(c,l,'db4');
wpfeat = wpdec(data,4,'db4');

% 构建BP神经网络
net = feedforwardnet([10,5]);
net.trainFcn = 'traingdx';
net.trainParam.max_fail = 20;
net.trainParam.epochs = 1000;
net.trainParam.goal = 0.01;
net.divideFcn = 'divideblock';
net.divideParam.trainRatio = 0.6;
net.divideParam.valRatio = 0.2;
net.divideParam.testRatio = 0.2;

% 训练BP神经网络
net = train(net,wpfeat,labels);

% 测试BP神经网络
test_data = wpdec(test_data,4,'db4');
outputs = net(test_data);

% 分类结果展示
plotconfusion(targets,outputs);

需要注意的是，为了将此代码适用于五十个轴承数据集，您需要对其进行适当的修改和调整，例如将数据加载和预处理部分进行循环，以便处理所有的轴承数据集。同时，您也需要对BP神经网络的训练参数进行适当的调整和优化，以获得最佳的故障诊断效果。