故障诊断准确率matlab代码

以下是一个简单的 MATLAB 代码示例，用于计算故障诊断准确率：

% 样本数据
actual = [1 0 1 0 1 0 1 0 1 0];
predicted = [1 0 0 0 1 1 1 1 1 0];

% 计算真阳性数、真阴性数和总样本数
tp = sum(actual == 1 & predicted == 1);
tn = sum(actual == 0 & predicted == 0);
total = length(actual);

% 计算准确率
accuracy = (tp + tn) / total;
fprintf('准确率为：%.2f%%\n', accuracy * 100);

在这个例子中，`actual` 是实际的分类结果，`predicted` 是预测的分类结果。我们首先计算真阳性数和真阴性数，然后将它们相加并除以总样本数，得到准确率。最后，我们使用 `fprintf` 函数将准确率输出到控制台。

相关问题

不同故障类型分别统计诊断准确率的matlab代码

### 回答1：
以下是一个示例MATLAB代码，用于根据不同故障类型统计诊断准确率。在此示例中，我们使用一个名为“confusionmat”的MATLAB函数来计算混淆矩阵，并使用此矩阵计算每种故障类型的准确率。

% 假设有 5 种不同的故障类型
num_classes = 5;

% 生成随机测试数据
true_labels = randi([1,num_classes],100,1);
predicted_labels = randi([1,num_classes],100,1);

% 计算混淆矩阵
confmat = confusionmat(true_labels,predicted_labels);

% 计算每种故障类型的准确率
accuracies = zeros(num_classes,1);
for i = 1:num_classes
    accuracies(i) = confmat(i,i) / sum(confmat(i,:));
end

% 显示结果
disp('Confusion Matrix:');
disp(confmat);
disp('Accuracies by Class:');
disp(accuracies);

在此示例中，我们假设有5种不同的故障类型，并生成随机测试数据。然后，我们使用“confusionmat”函数计算混淆矩阵，并使用该矩阵计算每种故障类型的准确率。最后，我们将结果显示在命令窗口中。

请注意，您需要根据您的具体问题和数据集进行修改和自定义代码。

### 回答2：
统计不同故障类型的诊断准确率可以借助Matlab的编程能力进行实现。以下是一种可能的代码实现：

% 假设已经得到了故障类型的真实值和诊断结果
trueFaults = [1; 2; 1; 3; 2; 3; 1];  % 真实故障类型
diagnosedFaults = [1; 2; 1; 1; 2; 3; 3];  % 诊断结果

% 统计不同故障类型的样本数量
uniqueFaults = unique(trueFaults);
faultCounts = histc(trueFaults, uniqueFaults);

% 初始化准确率统计变量
accuracies = zeros(size(uniqueFaults));

% 遍历每种故障类型，计算准确率
for i = 1:numel(uniqueFaults)
    fault = uniqueFaults(i);
    
    % 获取当前故障类型的样本索引
    faultIndices = find(trueFaults == fault);
    
    % 统计当前故障类型中诊断正确的样本数量
    correctCount = sum(diagnosedFaults(faultIndices) == fault);
    
    % 计算当前故障类型的准确率
    accuracy = correctCount / faultCounts(i);
    
    % 存储准确率结果
    accuracies(i) = accuracy;
end

% 输出结果
for i = 1:numel(uniqueFaults)
    fprintf('故障类型 %d 的诊断准确率为 %f\n', uniqueFaults(i), accuracies(i));
end

上述代码首先定义了真实故障类型和诊断结果的向量，然后通过`histc`函数统计不同故障类型的样本数量。接下来，使用循环遍历每种故障类型，在每次迭代中，计算当前故障类型的准确率并存储到`accuracies`向量中。最后，使用一个循环输出每种故障类型的诊断准确率。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行适当的修改。

轴承故障诊断对比学习matlab代码

您好！对于轴承故障诊断的对比学习，可以使用Matlab来实现。下面是一个简单的示例代码，用于对比学习轴承故障诊断：

% 轴承故障诊断对比学习示例代码

% 1. 导入数据集
load('bearing_dataset.mat'); % 假设已经准备好了轴承故障数据集
% 数据集包含了正常运行和故障状态下的轴承振动信号

% 2. 特征提取
% 对于每个样本，提取合适的特征来表示振动信号的特征
% 常用的特征包括时域特征（如均值、方差）、频域特征（如峰值频率、能量等）和统计特征（如自相关、互相关等）
% 在这个示例中，假设已经提取好了特征，并存储在一个矩阵中，每行代表一个样本，每列代表一个特征
features = extract_features(bearing_signals); % 这里的extract_features是自定义的函数，需要根据实际情况编写

% 3. 数据预处理
% 对提取到的特征进行标准化、归一化等预处理操作，以确保各个特征在相同的尺度上
preprocessed_features = preprocess_features(features); % 这里的preprocess_features是自定义的函数，需要根据实际情况编写

% 4. 创建训练集和测试集
% 将数据集划分为训练集和测试集，一般采用交叉验证或者随机划分的方式
[train_features, train_labels, test_features, test_labels] = split_dataset(preprocessed_features, labels); % 这里的split_dataset是自定义的函数，需要根据实际情况编写

% 5. 构建分类模型
% 使用对比学习算法（如支持向量机、随机森林等）构建分类模型
model = train_model(train_features, train_labels); % 这里的train_model是自定义的函数，需要根据实际情况编写

% 6. 模型评估
% 使用测试集评估模型的性能，常用指标包括准确率、召回率、F1值等
accuracy = evaluate_model(model, test_features, test_labels); % 这里的evaluate_model是自定义的函数，需要根据实际情况编写

% 7. 进行预测
% 使用训练好的模型对新样本进行预测
new_sample = extract_features(new_signal); % 提取新样本的特征，这里的new_signal是一个新的振动信号
preprocessed_sample = preprocess_features(new_sample); % 预处理新样本的特征
prediction = predict(model, preprocessed_sample); % 使用训练好的模型进行预测，这里的predict是自定义的函数，需要根据实际情况编写

% 至此，您可以根据需要对上述代码进行修改和扩展，以满足您的实际需求。希望能对您有所帮助！

请注意，上述代码中的一些函数（例如`extract_features`、`preprocess_features`、`split_dataset`、`train_model`、`evaluate_model`和`predict`）是虚拟函数，需要根据您的实际情况进行实现。您可以根据您的数据集和需求，自行编写这些函数来完成轴承故障诊断的对比学习任务。

希望这个示例代码能对您有所帮助！如果您有更多问题，请随时提问。