提取西储大学轴承数据的特征值以进行神经网络训练的代码

提取西储大学轴承数据的特征值可以使用信号处理中的方法，比如时域特征、频域特征、小波变换特征等。

以下是一个可能的代码示例，用于提取西储大学轴承数据的时域和频域特征：

% 读取西储大学轴承数据
load('12k_Drive_End_B007_0.mat');

% 提取时域特征
rms_val = rms(x); % 均方根值
kurt_val = kurtosis(x); % 峭度
skew_val = skewness(x); % 偏度
crest_factor = max(x)/rms_val; % 峰值因数
shape_factor = rms_val/mean(abs(x)); % 波形因数

% 提取频域特征
Fs = 12000; % 采样率
N = length(x); % 信号长度
xdft = fft(x);
xdft = xdft(1:N/2+1);
psdx = (1/(Fs*N)) * abs(xdft).^2;
psdx(2:end-1) = 2*psdx(2:end-1);
freq = 0:Fs/N:Fs/2;
[maxval, maxidx] = max(psdx); % 最大幅值和对应频率
mean_freq = sum(freq .* psdx) / sum(psdx); % 平均频率
bandpower_val = bandpower(x,Fs,[500 1000]); % 信号频带能量

% 将特征值组合成一个向量
features = [rms_val, kurt_val, skew_val, crest_factor, shape_factor, maxval, freq(maxidx), mean_freq, bandpower_val];

% 使用神经网络进行训练
net = fitnet([10 10]); % 构建一个有两个隐层层，每层10个节点的神经网络
net.trainFcn = 'trainscg'; % 使用 Scaled Conjugate Gradient 算法进行训练
net.trainParam.showWindow = false; % 不显示训练过程窗口
net.trainParam.max_fail = 10; % 最大连续训练失败次数
[net, tr] = train(net, features', y); % 训练神经网络

% 使用训练好的神经网络进行预测
y_pred = net(features'); % 预测结果

这里假设输入数据是一个名为 `x` 的长度为 120000 的向量，输出数据是一个名为 `y` 的长度为 1 的标量。首先，使用信号处理的方式提取了 9 种特征，其中 5 种是时域特征，4 种是频域特征。然后，将这些特征值组合成一个向量作为神经网络的输入，并使用 `fitnet` 函数构建了一个有两个隐层层，每层10个节点的神经网络。最后，使用 `train` 函数对神经网络进行训练，并使用训练好的神经网络进行预测。