用matlab实现基于SVM的船舶机械轴承故障诊断识别的代码

这是一个比较复杂的诊断识别问题，需要用到机器学习算法和信号处理技术。以下是一些步骤和代码示例，但请注意这只是一个简单的示例，可能需要根据实际情况进行修改和调整。

1. 数据预处理
船舶轴承的振动信号是非常复杂的，需要进行预处理以提取有用的特征。常见的方法包括时域分析、频域分析、小波分析等。

这里以时域分析为例，对信号进行均值滤波和归一化处理，然后计算一些统计量作为特征。具体代码如下：

% 读取数据
data = load('data.mat');
x = data.x; % 原始信号
y = data.y; % 标签

% 预处理
x = x - mean(x); % 去除均值
x = x / max(abs(x)); % 归一化

% 计算特征
N = length(x);
X = zeros(N, 4);
for i = 1:N
    xi = x(i);
    X(i, 1) = mean(x); % 均值
    X(i, 2) = std(x); % 标准差
    X(i, 3) = rms(x); % 均方根
    X(i, 4) = kurtosis(x); % 峰度
end

2. 特征提取
根据预处理后的数据，提取有用的特征用于建模和分类。常用的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。

这里以PCA为例，将原始特征降到2维。具体代码如下：

% 特征提取
coeff = pca(X);
X = X * coeff(:, 1:2);

3. 建模和分类
使用支持向量机（SVM）进行建模和分类。SVM是一种常用的分类器，能够处理高维数据和非线性分类问题。

具体代码如下：

% 建模和分类
mdl = fitcsvm(X, y, 'KernelFunction', 'rbf', 'Standardize', true);
y_pred = predict(mdl, X);

以上就是一个简单的基于SVM的船舶机械轴承故障诊断识别的代码示例，但是对于实际的船舶轴承故障诊断问题，需要更多的专业知识和实验验证。