SVM故障诊断的matlab代码

以下是一个基于SVM的故障诊断的Matlab代码示例：

% 加载数据集
load('bearing_dataset.mat');

% 数据预处理
data = denoise(data);
data = filter(data);
data = normalize(data);

% 特征提取
features = extract_features(data);

% 特征选择
selected_features = feature_selection(features);

% 分类器训练
svm_model = fitcsvm(selected_features, labels);

% 测试和评估
[test_features, test_labels] = split_data(test_data);
predicted_labels = predict(svm_model, test_features);
accuracy = sum(predicted_labels == test_labels) / numel(test_labels);
precision = sum(predicted_labels & test_labels) / sum(predicted_labels);
recall = sum(predicted_labels & test_labels) / sum(test_labels);
f1_score = 2 * precision * recall / (precision + recall);

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，具体的实现可能会因数据集、算法和实验设计的不同而有所不同。因此，您需要根据自己的实验需求进行相应的调整和修改。此外，上述代码中的函数 denoise、filter、normalize、extract_features、feature_selection、split_data 等都需要根据具体的实现进行编写。