运用单尺度数学形态学滤波处理西储大学轴承故障信号，该信号为加速度信号，根据采样频率和采样点数，编写matlab程序得到该信号的时域图和频域图

好的，这里我给出一个简单的示例程序，供参考：

clc; clear; close all;

%% 轴承故障信号处理
% 读取数据
data = load('bearing_fault_signal.txt');
Fs = 12000; % 采样频率
N = length(data); % 采样点数

% 单尺度数学形态学滤波
window_size = 15; % 滤波窗口大小
SE = strel('rectangle',[window_size,1]); % 构造滤波结构元
filtered_data = imtophat(data,SE); % 形态学滤波

% 时域图
figure(1);
subplot(2,1,1);
plot(data);
title('原始信号');
xlabel('采样点');
ylabel('加速度');
subplot(2,1,2);
plot(filtered_data);
title('滤波后信号');
xlabel('采样点');
ylabel('加速度');

% 频域图
Y = fft(filtered_data); % 傅里叶变换
P2 = abs(Y/N); % 双边频谱
P1 = P2(1:N/2+1); % 单边频谱
P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);
f = Fs*(0:(N/2))/N; % 频率向量

figure(2);
plot(f,P1);
title('单尺度数学形态学滤波后频域图');
xlabel('频率 (Hz)');
ylabel('振幅');

注意，这里示例程序中的 `bearing_fault_signal.txt` 文件需要放在当前 Matlab 工作目录下，且文件中的数据要求每行一个采样点。另外，注意修改代码中的采样频率和采样点数等参数，以适应具体信号。