生成基于卷积神经网络的滚动轴承故障诊断代码，要求用matlab语言书写。代码要求可以代入数据得到滚动轴承故障情况以及预测滚动轴承出现故障的概率

在MATLAB中，我们可以使用深度学习库如Deep Learning Toolbox来编写基于卷积神经网络(CNN)的滚动轴承故障诊断代码。以下是一个简化的示例，展示如何构建一个基本的CNN模型并进行预测：

% 导入所需的工具箱
import deepLearning.*
import neuroboros.*

% 加载数据集 (假设你的数据存储在VariableSpeedBearingData.mat文件)
load('VariableSpeedBearingData.mat');

% 数据预处理：将信号转换成适合CNN的二维数组（如果需要）
data = extract_features(X, fs); % 提取特征函数自行定义
data = imresize(data, [height, width]); % 根据需要调整图像尺寸

% 划分训练集和测试集
[trainImages, trainLabels, testImages, testLabels] = splitEachLabel(data, labels, 'HoldOut', 0.2);

% 定义CNN结构
layers = [
    imageInputLayer([height width channels])
    convolution2dLayer(filterSize, numFilters, 'Padding', 'same') % 例如filterSize=3, numFilters=64
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(poolSize, 'Stride', 2) % 例如poolSize=2
    fullyConnectedLayer(numClasses) % numClasses取决于故障类别数
    softmaxLayer
    classificationLayer];

% 编译模型
options = trainingOptions('adam', 'MaxEpochs', epochs, 'MiniBatchSize', miniBatchSize);
net = trainNetwork(trainImages, trainLabels, layers, options);

% 预测测试集
predictedProbabilities = classify(net, testImages);
predictedClasses = categorical(predictedProbabilities(:, 1));

% 计算故障概率
probabilities = predictedProbabilities;
[~, failurePredictions] = max(probabilities, [], 2);
failureProbability = sum(failurePredictions == 1) / numel(testLabels);

% 输出结果
disp("预测的滚动轴承故障概率: " + failureProbability);