写一个基于隐马尔可夫的滚动轴承故障诊断分类的完整的matlab代码

在MATLAB中编写一个基于隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）的滚动轴承故障诊断的完整代码涉及到几个关键步骤：数据预处理、特征提取、建模、训练以及预测。由于这个过程可能会非常复杂，并且需要大量的示例数据，下面是一个简化版的示例代码概述：

% 导入所需库
import gmmhmm.*
import signal.*

% 1. 数据预处理
data = load('bearing_data.mat'); % 假设你已经有了预处理过的振动信号数据
time_vec = linspace(0, length(data)/采样率, length(data));
vib_signals = data(:,1); % 取出一维振动信号

% 2. 特征提取
% 这里通常会计算一些统计量如平均值、标准差、自相关函数等
features = extractFeatures(vib_signals, time_vec); % 自定义函数

% 3. 创建HMM模型
num_states = 5; % 假设有5种状态表示健康和不同级别的故障
model = hmmCreate(num_states, 'gaussian', 'diagonal');

% 4. 训练模型
for i = 1:length(features)
    hmmAddObservation(model, features(i,:), i);
end
hmmTrain(model);

% 5. 预测故障类别
predictions = hmmPredict(model, features);
predicted_classes = model.states(predictions).index;

% 评估结果
confusion_matrix = confusionmat(true_labels, predicted_classes);
accuracy = sum(diag(confusion_matrix)) / sum(confusion_matrix(:));

% 输出相关问题