matlab使用SVM识别多种机械故障的详细代码

以下是MATLAB使用SVM识别多种机械故障的详细代码：

1. 准备数据集：将不同机械故障的数据集准备好，每个数据集包含训练数据和测试数据，其中训练数据用于训练SVM模型，测试数据用于测试模型的准确性。

2. 特征提取：使用信号处理技术，从原始数据中提取相关特征，例如时域特征、频域特征、时频域特征等。

3. 标签分配：为每个数据集分配标签，例如轴承的不同故障类型。

4. 训练SVM模型：使用训练数据集和相应的标签，训练SVM模型。可以使用MATLAB中的fitcsvm函数来训练SVM模型。

5. 测试SVM模型：使用测试数据集和训练好的SVM模型，测试模型的准确性。可以使用MATLAB中的predict函数来测试SVM模型。

下面是一个简单的示例代码：

% 加载数据集
load('bearing_dataset.mat');

% 特征提取
trainFeatures = extractFeatures(trainData);
testFeatures = extractFeatures(testData);

% 标签分配
trainLabels = categorical(trainLabels);
testLabels = categorical(testLabels);

% 训练SVM模型
svmModel = fitcsvm(trainFeatures, trainLabels);

% 测试SVM模型
predictedLabels = predict(svmModel, testFeatures);

% 计算分类准确率
accuracy = sum(predictedLabels == testLabels) / numel(testLabels);
disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy)]);

在这个示例代码中，我们假设数据集已经准备好，并且提供了extractFeatures函数来提取特征。您需要根据您的具体情况修改这些函数和代码，以便正确地训练和测试SVM模型。