写一段copula解决故障相关性分析的数控机床系统可靠性建模评估的matlab程序并生成相关图像，举个故障数据的例子

以下是一段使用copula解决故障相关性分析的数控机床系统可靠性建模评估的matlab程序，包括生成相关图像的代码。假设我们有以下故障数据：

|故障类型1|故障类型2|故障类型3|故障类型4|
|---|---|---|---|
|0|1|1|0|
|1|0|0|1|
|1|1|0|0|
|0|0|1|1|
|0|1|1|0|
|1|0|0|1|
|1|1|0|0|
|0|0|1|1|
|0|1|1|0|
|1|0|0|1|

我们首先需要导入数据：

data = [0 1 1 0; 1 0 0 1; 1 1 0 0; 0 0 1 1; 0 1 1 0; 1 0 0 1; 1 1 0 0; 0 0 1 1; 0 1 1 0; 1 0 0 1];

然后我们使用copula建立模型：

% 计算边缘分布
pd1 = fitdist(data(:,1),'Binomial','n',1,'p',mean(data(:,1)));
pd2 = fitdist(data(:,2),'Binomial','n',1,'p',mean(data(:,2)));
pd3 = fitdist(data(:,3),'Binomial','n',1,'p',mean(data(:,3)));
pd4 = fitdist(data(:,4),'Binomial','n',1,'p',mean(data(:,4)));

% 计算联合分布
X = [pd1.cdf(data(:,1)) pd2.cdf(data(:,2)) pd3.cdf(data(:,3)) pd4.cdf(data(:,4))];
[f,~,~,~,~] = kde(X,2^8);
p = f.^2;
p = p/sum(p(:));
H = -sum(p(p>0).*log2(p(p>0)));
copula = fitCopula('Gaussian',X,'Method','ApproximateML');

接着我们生成相关图像：

% 生成相关图像
u = 0.05:0.01:0.95;
[V,U] = meshgrid(u,u);
uv = [U(:) V(:)];
x = copula.icdf(uv);
Y = copula.pdf(x);
Z = reshape(Y,size(V));
imagesc(u,u,Z)
set(gca,'YDir','normal')
colormap(jet)
colorbar
xlabel('u_1')
ylabel('u_2')

执行完上述代码后，我们将得到一张相关图像，它显示了不同故障类型之间的相关性。图像的热度表示故障之间的相关性，颜色越深表示相关性越强。