RBF预测 matlab

%小波包分解后RBF预测
%clc
clear
close all

%---------------------------------------------------
% 产生训练样本与测试样本
clear all;
clc;
n=4;
wpname=‘db8‘;

m=34;
b1=[];
a1=zeros（116）;
E1=zeros（116）;
for i1=1:m
%     mid=fopen（‘E:\研究生\机车轴承数据\株洲滚动轴承故障数据\株洲测试200509二进制全部\050927-174712_12.BIN‘‘r‘）;
%     s=fread（mid‘single‘）; 
% fs=200;
% sj = load（‘G:\数据\ASCE数据整理\二期数据\data\Shaker\Random\shm03s‘）;
% data1=sj.dasy.DA02（1:3000:）‘;
% t=（1:length（data1））/（fs/2）;
% figure（1）
% plot（tdata1‘b‘）
% xlabel（‘时间 t/s‘）;
% ylabel（‘幅值 A‘）;
% % title（‘原始数据‘）;
% f=calculatef（data1fs）;
% % t=（1:length（data1））/fs;
% sf=f（1:）;
% data=sf;
% figure（2）
% plot（data‘b‘）
% xlabel（‘数据点‘）;
% ylabel（‘频率 f/Hz‘）;
%     fclose（mid）;
    year=‘2004‘;
    month=‘03‘;
    day=‘04‘;
    hour=‘09‘;
    minite=‘27‘;
    second=‘46‘;
    pathx=‘D:\论文\论文参考资料\nasa\bearing_IMS\3rd_test\4th_test\txt\‘;
    filename0=[year‘.‘month‘.‘day‘.‘hour‘.‘minite‘.‘second];
    filename=[pathxfilename0];
    x0=load（filename）;
    w1=load（filename）;  
    y11=w1（::）;
%     w1=load（‘C:\Users\Administrator\Desktop\几种算法\ccec_data\12k_Fan_End_Bearing_Fault_data\B007_0.mat‘）;
%     y11=w1.X118_DE_time;
%     yy=fft1（y11）;
%     plot（yy）
%     y21=w1.X118_FE_time;
%     y31=w1.X118_BA_time;
    y11=y11（（600*i1-599）:（600*i1））;
    Data1=y11-mean（y11）;
    Data1=detrend（Data1）;
%     T = wpdec（Data4‘sym4‘）;
%     E = wenergy（T）;
    wpt1=wpdec（Data1nwpname）; %对数据进行小波包分解
    for j1=1:2^n %wpcoef（wpt1[ni-1]）是求第n层第i个节点的系数
    E1（j1）=norm（wpcoef（wpt1[nj1-1]）2）;%求第i个节点的范数平方，其实也就是平方和
    end
    % disp（‘每个节点的能量E（i）‘）;
    % E
    % disp（‘小波包分解总能量E_total‘）;
    E_total1=sum（E1）; %求总能量
    for k1=1:2^n
    a1（k1）= E1（k1）/E_total1;%求每个节点的概率
    end
%     a=[1a];
    b1=[b1;a1];  
end
% [x1y1]=size（b1）;
save b1 b1
B=reshape（b1.‘1544）;
% B=reshape（b1.‘1 15000）;
input1=[];
output1=[];
for