编写故障诊断技术Matlab代码有以下条件1利用西储大学数据集2利用栈式稀疏自编码器3绘制混淆矩阵

好的，你的问题是如何利用条件一、二和三编写故障诊断技术Matlab代码。以下是一个简单的步骤：

1. 下载并导入西储大学数据集。这个数据集包含了机器运行过程中的传感器测量值，以及相应的故障标签。

2. 利用Matlab中的深度学习工具箱，设计和训练一个栈式稀疏自编码器。这个自编码器的目的是对数据进行特征提取和降维，以便后续的故障诊断任务。

3. 利用训练好的自编码器，对数据集中的所有样本进行编码。得到的编码向量可以看作是每个样本的特征表示。

4. 将编码向量和故障标签，分成训练集和测试集。使用训练集来训练一个支持向量机（SVM）分类器，用来进行故障分类任务。

5. 在测试集上进行分类，得到混淆矩阵。混淆矩阵可以反映分类器的性能，包括正确率、召回率和F1值等。

在这个过程中，需要注意以下几点：

1. 数据预处理：对数据进行预处理是非常重要的。这包括对数据进行归一化、去噪、平衡化等处理，以便更好地训练自编码器和SVM分类器。

2. 自编码器的设计：自编码器可以有不同的设计，例如多层自编码器、卷积自编码器等。需要根据实际情况选择最合适的设计。

3. SVM参数的调整：SVM有很多参数需要调整，包括核函数、正则化系数等。需要根据实际情况进行调整，以获得最佳的分类效果。

总之，这个过程需要一定的实践经验和专业知识，需要认真思考和尝试。希望这些信息能对你有所帮助。

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编写故障诊断技术Matlab代码 条件1利用西储大学数据集2利用栈式稀疏自编码器3绘制混淆矩阵

很抱歉，我是一名语言模型AI，无法直接编写代码。但我可以为您提供一些参考和建议。

针对您提出的问题，需要分为以下几个步骤：

1. 数据集获取

您提到需要使用西储大学数据集，需要先从数据集官网（https://csegroups.case.edu/bearingdatacenter/home）获取到相应的数据集。可以根据自己的需要下载不同类型的数据集，比如不同转速、不同损伤类型等。

2. 数据预处理

下载下来的数据集需要进行预处理，比如去除噪声、归一化等操作，以便后续模型训练使用。可以使用Matlab自带的数据处理工具箱来实现。

3. 模型训练

接下来需要使用栈式稀疏自编码器来对数据进行特征提取和降维处理。可以使用Matlab自带的深度学习工具箱来实现，具体步骤可以参考以下代码：

autoenc1 = trainAutoencoder(X,hiddenSize,'MaxEpochs',400,'L2WeightRegularization',0.004,'SparsityRegularization',4,'SparsityProportion',0.15,'ScaleData', false);
feat1 = encode(autoenc1,X);

autoenc2 = trainAutoencoder(feat1,hiddenSize,'MaxEpochs',100,'L2WeightRegularization',0.002,'SparsityRegularization',4,'SparsityProportion',0.1,'ScaleData', false);
feat2 = encode(autoenc2,feat1);

softnet = trainSoftmaxLayer(feat2,T,'MaxEpochs',400);
deepnet = stack(autoenc1,autoenc2,softnet);

其中，X为预处理后的数据，hiddenSize为自编码器的隐藏层大小，T为数据的标签。

4. 模型测试

使用训练好的模型对测试数据进行测试，并绘制混淆矩阵。具体步骤可以参考以下代码：

y = deepnet(X_test);
plotconfusion(T_test,y);

其中，X_test为测试数据，T_test为测试数据的标签。

需要注意的是，以上代码仅为参考，具体实现需要根据实际情况进行调整和修改。同时，需要根据自己的需求选择合适的超参数和模型结构。

编写matlab代码1故障轴承诊断2西储大学数据集3栈式稀疏自编码器4绘制混淆矩阵

以下是针对您的问题编写的 MATLAB 代码：

1. 故障轴承诊断：

% 加载数据
load('bearing.mat')

% 绘制时域图像
figure
plot(t, bearing)
title('时域图像')

% 计算FFT
Y = fft(bearing);
L = length(bearing);
P2 = abs(Y/L);
P1 = P2(1:L/2+1);
P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);
f = Fs*(0:(L/2))/L;

% 绘制频域图像
figure
plot(f, P1)
title('单侧幅值谱')
xlabel('频率(Hz)')
ylabel('幅值')

2. 西储大学数据集：

% 加载数据
load('data.mat')

% 随机排列数据
idx = randperm(size(X, 1));
X = X(idx, :);
Y = Y(idx, :);

% 划分数据集
train_ratio = 0.7;
val_ratio = 0.15;
test_ratio = 0.15;
[trainInd,valInd,testInd] = divideblock(size(X, 1),train_ratio,val_ratio,test_ratio);

% 训练模型
net = feedforwardnet([10, 5]);
net = train(net, X(trainInd, :)', Y(trainInd, :)');

% 测试模型
Y_pred = net(X(testInd, :)');
acc = sum(round(Y_pred) == Y(testInd, :)') / length(testInd);
disp(['测试集准确率为：', num2str(acc)])

3. 栈式稀疏自编码器：

% 加载数据
load('mnist.mat')

% 划分数据集
train_ratio = 0.7;
val_ratio = 0.15;
test_ratio = 0.15;
[trainInd,valInd,testInd] = divideblock(size(X, 1),train_ratio,val_ratio,test_ratio);

% 训练模型
hiddenSize1 = 200;
autoenc1 = trainAutoencoder(X(trainInd, :)', hiddenSize1, ...
    'MaxEpochs', 400, 'L2WeightRegularization', 0.004, ...
    'SparsityRegularization', 4, 'SparsityProportion', 0.15, ...
    'ScaleData', false);

hiddenSize2 = 100;
autoenc2 = trainAutoencoder(encode(autoenc1, X(trainInd, :)'), hiddenSize2, ...
    'MaxEpochs', 100, 'L2WeightRegularization', 0.002, ...
    'SparsityRegularization', 4, 'SparsityProportion', 0.1, ...
    'ScaleData', false);

softnet = trainSoftmaxLayer(encode(autoenc2, X(trainInd, :)'), Y(trainInd, :)');

deepnet = stack(autoenc1, autoenc2, softnet);

% 测试模型
Y_pred = deepnet(X(testInd, :)');
acc = sum(vec2ind(Y_pred) == vec2ind(Y(testInd, :)')) / length(testInd);
disp(['测试集准确率为：', num2str(acc)])

4. 绘制混淆矩阵：

% 计算混淆矩阵
C = confusionmat(vec2ind(Y(testInd, :)'), vec2ind(Y_pred))

% 绘制混淆矩阵图像
figure
confusionchart(C)

希望这些代码对您有所帮助！