能否提供一份关于凯斯西储大学使用的轴承数据分析的MATLAB代码示例？我想要matlab代码,实现功能为：画出四种健康状态下轴承振动信号时域波形，将轴承数据进行样本划分，每个样本2048个采样点，每种故障10个样本

对不起，由于MATLAB代码需要具体的环境和结构才能展示，这里我将提供一个简化的例子，它展示了如何处理轴承振动信号的基本步骤。请注意，实际的凯斯西储大学的轴承数据分析可能会涉及到更复杂的数据预处理、特征提取和故障分类算法，这通常会包含更高级的功能如信号处理库（例如`signal processing toolbox`）和机器学习库。

% 导入所需库
import matlab.io.*
import signal.*
import statistics.*

% 假设我们有一个包含四种健康状态和故障类型的矩阵data，其中每一行是一个样本
data = load('bearing_data.mat'); % 替换为实际文件路径

% 检查数据大小并确认每种状态有10个样本
assert(numel(unique(data(:, 1))) == 5, 'Data should have five classes (four health states and one fault) with 10 samples each.')
num_samples_per_state = 10;

% 定义样本长度和窗口滑动
sample_length = 2048;
window_step = sample_length / 2; % 使用半窗滑动以减少边界效应

% 初始化四个数组用于存储各状态的时域波形
time_domain_waves = cell(1, 5);
for i = 1:5 % 健康状态和故障类别从1到5
    state_data = data(data(:, 1) == i, :); % 提取对应状态的数据
    for j = 1:num_samples_per_state
        start_index = (j - 1) * window_step + 1; % 样本起始位置
        end_index = start_index + sample_length - 1; % 样本结束位置
        wave = data(start_index:end_index, 2); % 提取振动信号
        time_domain_waves{i}{j} = plot(time(1:sample_length), wave); % 画出时域波形
        title(sprintf('State %d Sample %d', i, j));
        xlabel('Time');
        ylabel('Amplitude');
    end
end

% 将所有图放在一个figure中显示
figure
subplot(2, 2, [1, 2, 3, 4])
hold on
for i = 1:5
    for j = 1:num_samples_per_state
        subplot(i, 2, j);
    end
end
hold off

%