基于SVM的齿轮故障诊断，需可视化。并给出matlab代码

以下是基于 SVM 的齿轮故障诊断的可视化 Matlab 代码示例：

1. 故障数据可视化：

% 加载故障数据
load('gear_fault_data.mat');

% 绘制故障数据的时域波形
subplot(1,2,1);
plot(time, data(:,1));
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title('Time domain waveform');

% 绘制故障数据的频域谱图
subplot(1,2,2);
fs = 25600; % 采样频率
N = length(data); % 采样点数
f = (0:N-1)*(fs/N); % 频率范围
Y = fft(data(:,1))/N; % 快速傅里叶变换
Pyy = 2*abs(Y(1:N/2+1)); % 计算单侧频谱
plot(f(1:N/2+1),Pyy);
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('Magnitude');
title('Frequency domain spectrum');

2. 特征工程可视化：

% 提取时域特征
mean_value = mean(data);
std_value = std(data);
max_value = max(data);
min_value = min(data);
feature_data = [mean_value std_value max_value min_value];

% 绘制箱线图
figure;
boxplot(feature_data);
xlabel('Features');
ylabel('Values');
title('Box plot of features');

3. 模型训练可视化：

% 加载训练数据和标签
load('train_data.mat');
load('train_label.mat');

% 训练 SVM 模型
model = fitcsvm(train_data, train_label);

% 绘制混淆矩阵
load('test_data.mat');
load('test_label.mat');
pred_label = predict(model, test_data);
[C,order] = confusionmat(test_label, pred_label);
confusionchart(C, order);
title('Confusion matrix');

4. 结果展示可视化：

% 加载测试数据
load('test_data.mat');

% 使用训练好的 SVM 模型进行预测
pred_label = predict(model, test_data);

% 绘制散点图展示分类结果
figure;
gscatter(test_data(:,1), test_data(:,2), pred_label);
xlabel('Feature 1');
ylabel('Feature 2');
title('Scatter plot of classification result');

以上代码示例仅供参考，具体实现需要根据数据和模型的具体情况进行调整。