帮我写关于轴承故障诊断用卷积提取特征的matlab代码

好的，以下是一个简单的基于卷积的轴承故障诊断Matlab代码示例：

% 读取轴承数据
load('bearing_data.mat');

% 轴承信号采样频率
Fs = 12000;

% 设置卷积核大小
kernel_size = 1024;

% 构建高斯滤波器
sigma = 50;
gaussian_filter = normpdf(-kernel_size/2:kernel_size/2, 0, sigma);

% 预处理数据
signal = signal - mean(signal); % 去除信号直流分量
signal = signal / max(abs(signal)); % 归一化信号幅值

% 定义故障类型
fault_type = 'outer_race';

% 加载故障特征模板
load(['templates/' fault_type '.mat']);

% 卷积提取特征
features = conv(signal, gaussian_filter, 'same');
features = abs(features);

% 计算与故障特征模板的相似度
similarity = corr(features', template');

% 显示结果
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t, signal);
title('原始信号');

subplot(2,1,2);
plot(t, features);
title('卷积特征');

figure;
plot(t, similarity);
title(['轴承故障诊断结果（' fault_type '）']);

注意：此代码仅提供参考，具体实现可能需要根据具体情况进行修改和调整。