写一段matlab仿真内圈故障轴承信号含噪声的时域波形和包络谱图，轴承的型号，故障特征频率，故障脉冲间隔已知，选择分析的数据点为20000个

在MATLAB中，为了模拟内圈故障轴承信号，通常会先创建一个包含正常运行信号和故障特征的合成信号，然后添加随机噪声。假设我们有一个6208型轴承，故障特征频率约为400 Hz，故障脉冲间隔大约是两个周期（即800 ms），数据采样率为4 kHz。

以下是编写伪代码和步骤示例：

% 定义参数
bearing_model = '6208'; % 轴承型号
fault_freq = 400;      % 故障特征频率 (Hz)
sampling_rate = 4000;   % 数据采样率 (Hz)
interval = fault_freq / sampling_rate * 2; % 故障脉冲间隔
num_points = 20000;     % 分析数据点

% 创建时间向量
time_vector = linspace(0, (num_points - 1) / sampling_rate, num_points);

% 正常运行信号
normal_signal = sin(2*pi*fault_freq*time_vector); % 单纯正弦波作为基本模型

% 添加故障脉冲
fault_pulse = ones(size(normal_signal));
for i = 1:length(time_vector)
    if rem(i, round(interval)) == 0 % 每隔故障间隔插入一次脉冲
        fault_pulse(i) = 2; % 提高幅度表示故障
    end
end

% 合成含有噪声的信号
noise_power = 0.1; % 噪声功率
noise = sqrt(noise_power) * randn(size(normal_signal)); % 白噪声
noisy_signal = normal_signal + fault_pulse + noise;

% 计算包络谱图
envelope = abs(hilbert(noisy_signal)); %hilbert函数用于计算实数信号的包络线
[frq, psd] = pwelch(envelope, [], [], [1/fault_freq sampling_rate], 'periodogram'); % 使用pwelch函数获取功率谱密度

% 绘制时域波形和包络谱图
subplot(2,1,1);
plot(time_vector, noisy_signal, 'b', time_vector, envelope, 'r');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
legend('Noisy Signal', 'Envelope');

subplot(2,1,2);
plot(frq, psd, 'k');
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('Power Spectral Density (dB/Hz)');
title(sprintf('%s轴承故障信号仿真结果', bearing_model));

% 显示图形
figure;

完成以上操作后，你会得到一个时域中显示带有噪声和故障特征的波形以及一个包络谱图，其中应该能看到特征频率对应的峰值。请注意，实际的MATLAB代码可能需要根据您的具体需求和库的可用性进行调整。