用matlab对凯斯西储（CWRU）数据集划分为10分类（含代码）

<think>好的，用户想要使用MATLAB对CWRU数据集进行10分类的示例代码。我需要先回顾一下CWRU数据集的结构和处理方法。根据引用[2]，数据集是按不同马力（如0_hp、1_hp等）分目录存储的，每个目录下有不同的故障类型文件，比如正常（normal）、内圈故障（inner_race）等。每个.mat文件里应该包含了振动信号数据。 接下来，用户需要的是10分类的代码，这意味着需要处理10种不同的故障状态。通常CWRU数据集的故障类型包括正常、内圈故障、外圈故障（不同位置）、滚动体故障，每种故障可能有不同的损伤直径，比如0.007英寸、0.014英寸等。因此，可能需要组合不同的故障类型和损伤程度来达到10个类别。 数据预处理方面，引用[3]提到数据清洗、归一化和EMD分解。不过用户可能只需要基础的预处理步骤，比如加载数据、划分样本、特征提取（如时域、频域特征）、数据归一化，然后使用分类模型如SVM、CNN等。由于用户指定MATLAB，可能需要使用MATLAB的机器学习工具箱或深度学习工具箱。 代码结构方面，参考引用[1]和[2]，示例代码应包括数据加载、预处理、模型训练和评估。需要确保路径正确，处理不同.mat文件，提取标签，生成特征矩阵，划分训练测试集，训练分类器并评估准确率。 需要注意的问题：CWRU数据集中的不同负载条件（0hp,1hp等）可能会影响分类，用户是否希望跨负载条件分类还是同一负载下的10类？假设用户是指同一负载下的10种故障类型，可能需要确认数据选取。但实际中，CWRU的10分类可能需要组合不同故障位置和损伤大小。例如，正常（1类），内圈故障3种损伤，外圈6点、3点、12点方向各3种，滚动体故障1种，总共1+3+3+3=10类？需要确认具体类别划分。 此外，特征提取部分，时域特征如均值、方差、峭度，频域如FFT幅值，可能需要计算多个特征组成特征向量。归一化使用z-score或最大最小值归一化。 模型选择方面，可能使用SVM、随机森林等传统方法，或者简单的神经网络。考虑到用户要求示例代码，可能更倾向于传统方法，因为代码更简洁。 最后，代码需要包括注释，说明每一步的作用，并引用相关的参考资料，如引用[2]的数据结构，引用[3]的预处理步骤。同时，要提醒用户注意文件路径的正确性，可能需要根据实际存放位置调整路径。 总结步骤： 1. 数据加载：遍历各文件夹，读取.mat文件中的振动信号。 2. 数据预处理：分割样本，提取时域和频域特征。 3. 标签分配：根据文件名确定类别，生成标签向量。 4. 数据归一化：对特征矩阵进行标准化。 5. 划分训练集和测试集。 6. 训练分类模型（如SVM）。 7. 评估模型准确率。 需要确保代码的完整性和可运行性，同时处理可能的错误，比如文件不存在或路径错误。可能还需要考虑数据平衡问题，确保每个类别的样本数相近。</think>以下是基于MATLAB的CWRU轴承数据集10分类代码示例，包含数据加载、特征提取和分类模型实现： ```matlab %% 数据加载与预处理（引用[2]目录结构） dataPath = 'CWRU_Data/0_hp/'; % 以0马力工况为例 fileList = dir(fullfile(dataPath, '*.mat')); labels = {'normal', 'inner_07', 'inner_14', 'inner_21',... 'ball_07', 'ball_14', 'ball_21',... 'outer_07_6', 'outer_14_6', 'outer_21_6'}; % 10类标签 %% 参数设置 sampleLength = 1024; % 每个样本长度 overlap = 0.5; % 样本重叠率 %% 特征提取（时域+频域） features = []; trueLabels = []; for i = 1:length(fileList) % 加载振动信号（引用[3]预处理步骤） data = load(fullfile(dataPath, fileList(i).name)); vibration = data.X098_DE_time; % 以驱动端振动信号为例 % 样本分割 numSamples = floor(length(vibration)/(sampleLength*(1-overlap)))-1; for j = 1:numSamples startIdx = (j-1)*sampleLength*(1-overlap) + 1; segment = vibration(startIdx:startIdx+sampleLength-1); % 时域特征 rmsVal = rms(segment); kurtosisVal = kurtosis(segment); skewnessVal = skewness(segment); % 频域特征 fftVal = abs(fft(segment)); meanFreq = mean(fftVal(1:end/2)); features(end+1,:) = [rmsVal, kurtosisVal, skewnessVal, meanFreq]; trueLabels(end+1) = i; end end %% 数据标准化 features = zscore(features); %% 数据集划分 rng(42); % 固定随机种子 cv = cvpartition(trueLabels,'HoldOut',0.3); trainData = features(cv.training,:); testData = features(cv.test,:); trainLabels = trueLabels(cv.training); testLabels = trueLabels(cv.test); %% SVM分类器训练（引用[1]示例结构） svmModel = fitcecoc(trainData, trainLabels,... 'Learners', templateSVM('KernelFunction','rbf')); %% 模型评估 predLabels = predict(svmModel, testData); accuracy = sum(predLabels == testLabels)/numel(testLabels); fprintf('分类准确率：%.2f%%\n', accuracy*100); ```