SVM轴承故障诊断的matlab代码

以下是基于SVM的轴承故障诊断的简单示例MATLAB代码。

首先，我们需要加载数据集和工具箱：

load('bearing_data.mat'); % 加载数据集
addpath('libsvm-3.24\matlab'); % 添加libsvm工具箱路径

然后，我们需要对数据进行预处理，包括去噪和特征提取：

% 去噪
x = denoise(x, 16000, 1000);

% 特征提取
X = feature_extraction(x, 16000);
Y = label_extraction(y);

其中，`denoise`函数是自定义的去噪函数，`feature_extraction`和`label_extraction`函数是自定义的特征提取和标签提取函数。

接下来，我们需要将数据集划分为训练集和测试集：

% 划分训练集和测试集
[train_indices, test_indices] = split_data(length(Y), 0.8);
X_train = X(train_indices, :);
Y_train = Y(train_indices);
X_test = X(test_indices, :);
Y_test = Y(test_indices);

其中，`split_data`函数是自定义的随机划分数据集函数。

然后，我们需要对训练集进行标准化处理：

% 标准化处理
[X_train, X_test] = normalize(X_train, X_test);

其中，`normalize`函数是自定义的标准化函数。

接着，我们需要使用SVM算法进行训练和预测：

% SVM算法训练和预测
model = svmtrain(Y_train, X_train, '-t 2 -c 1 -g 0.1');
[Y_predict, accuracy, decision_values] = svmpredict(Y_test, X_test, model);

其中，`svmtrain`和`svmpredict`函数是libsvm工具箱中的函数。

最后，我们可以对结果进行评估：

% 结果评估
confusion_matrix = confusionmat(Y_test, Y_predict);
accuracy = sum(diag(confusion_matrix))/sum(confusion_matrix(:));

其中，`confusion_matrix`是混淆矩阵，`accuracy`是分类准确率。

这是一个简单的示例代码，实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。