使用svm在matlab上写一个对cwru数据集利用时域特征信号进行特征提取然后分成四类故障诊断的代码

以下是一个基本的SVM分类器代码，用于CWRU数据集中使用时域特征信号进行故障诊断。在这个例子中，我们将数据集中的每个样本表示为一个大小为1xN的向量，其中N是时域信号的长度。我们还将使用10倍交叉验证来评估SVM分类器的性能。

% 读取数据集
load('cwru.mat');

% 设置参数
num_folds = 10; % 10倍交叉验证
num_classes = 4; % 类别数
num_features = size(X,2); % 特征数

% 初始化变量
accuracy = zeros(num_folds,1);
confusion_matrix = zeros(num_classes,num_classes,num_folds);

% 执行交叉验证
indices = crossvalind('Kfold',Y,num_folds);
for fold = 1:num_folds
    % 将数据分为训练集和测试集
    test_idx = (indices == fold);
    train_idx = ~test_idx;
    X_train = X(train_idx,:);
    Y_train = Y(train_idx,:);
    X_test = X(test_idx,:);
    Y_test = Y(test_idx,:);

    % 特征提取
    % 这里我们将使用RMS、峭度和峰值因子作为时域特征
    feats_train = [rms(X_train,2), kurtosis(X_train,0,2), max(abs(X_train),[],2)./rms(X_train,2)];
    feats_test = [rms(X_test,2), kurtosis(X_test,0,2), max(abs(X_test),[],2)./rms(X_test,2)];

    % 训练SVM分类器
    svm_model = fitcecoc(feats_train,Y_train);

    % 预测标签
    Y_pred = predict(svm_model,feats_test);

    % 计算准确率和混淆矩阵
    accuracy(fold) = sum(Y_pred == Y_test)/length(Y_test);
    confusion_matrix(:,:,fold) = confusionmat(Y_test,Y_pred);
end

% 打印平均准确率和平均混淆矩阵
fprintf('Average accuracy: %.2f%%\n', mean(accuracy)*100);
fprintf('Confusion matrix:\n');
mean_confusion_matrix = mean(confusion_matrix,3);
disp(mean_confusion_matrix);

请注意，上面的代码只是一个基本的示例，可以使用更复杂的特征提取方法来提高SVM分类器的性能。