请详细阐述如何利用Matlab中的CNN-BiLSTM模型对轴承故障数据进行特征提取和分类预测，并给出相应的代码示例。

在进行轴承故障诊断和分类预测时，CNN-BiLSTM模型因其能够处理空间和时间上的复杂关系而备受青睐。首先，需要对轴承数据进行预处理，包括去噪、归一化等步骤，然后提取有效的特征。接下来，在Matlab环境下，你可以根据提供的源码进行模型的构建和训练。这里，我会重点解释如何使用Matlab内置的深度学习工具箱来实现CNN-BiLSTM模型。

参考资源链接：[基于CNN-BiLSTM的故障诊断/分类预测技术（Matlab源码）](https://wenku.csdn.net/doc/4ac08iyq7m?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，导入轴承故障数据集，并进行必要的预处理。在Matlab中，你可以使用内置函数如`audioDatastore`来加载数据，并使用`readall`和`table2array`来格式化数据。接着，使用`randomSplit`对数据进行训练集和测试集的划分。对于特征提取，可以使用卷积层来自动提取特征。在Matlab中，卷积层可以通过`convolution2dLayer`函数来创建，你需要指定卷积核大小、步长等参数。

为了结合BiLSTM层，可以使用`bilstmLayer`函数来添加双向长短期记忆层。BiLSTM层的引入可以捕捉时间序列数据中的长距离依赖关系。接下来，使用`fullyConnectedLayer`创建全连接层，然后是`softmaxLayer`和`classificationLayer`来构建最终的分类器。整个网络结构的创建可以通过组合这些层来完成。

训练模型时，你需要配置训练选项，如学习率、最大迭代次数等，这可以通过`trainingOptions`函数实现。然后，使用`trainNetwork`函数开始训练过程，输入训练集数据和训练选项即可。训练完成后，你可以使用`classify`函数对测试集进行分类预测，并通过`confusionchart`函数生成混淆矩阵，从而评估模型性能。

代码示例：

    % 加载数据并预处理
    ads = audioDatastore('path_to_bearing_data');
    data = readall(ads);
    data = table2array(data);
    [trainData, testData] = randomSplit(data, 0.8, 'randomize');
    
    % 定义CNN-BiLSTM模型结构
    layers = [
        imageInputLayer([size(trainData,1) 1 1])
        convolution2dLayer([5 1], 16, 'Padding', 'same')
        reluLayer
        bilstmLayer(10, 'OutputMode', 'sequence')
        fullyConnectedLayer(numClasses)
        softmaxLayer
        classificationLayer];
    
    % 配置训练选项
    options = trainingOptions('adam', ...
        'MaxEpochs', 30, ...
        'InitialLearnRate', 0.01, ...
        'GradientThreshold', 1, ...
        'Shuffle', 'every-epoch', ...
        'Verbose', false, ...
        'Plots', 'training-progress');
    
    % 训练模型
    net = trainNetwork(trainData, layers, options);
    
    % 分类预测
    predictions = classify(net, testData);
    figure
    confusionchart(testData.labels, predictions)

通过上述步骤，你可以实现基于CNN-BiLSTM模型的轴承故障分类预测，并在Matlab环境中进行有效验证。如果你想进一步提升模型性能，可以尝试调整网络参数，或者使用智能优化算法进行参数优化。

继续深入学习时，除了《基于CNN-BiLSTM的故障诊断/分类预测技术（Matlab源码）》资源外，建议探索更多关于Matlab深度学习工具箱的官方文档和教程，这些资源能够为你提供更全面的理论知识和实践经验。

参考资源链接：[基于CNN-BiLSTM的故障诊断/分类预测技术（Matlab源码）](https://wenku.csdn.net/doc/4ac08iyq7m?spm=1055.2569.3001.10343)