变压器是电力系统中重要的电力传输设备，它的正常运行对于保障电力系统的稳定性和可靠性至关重要。然而，由于各种原因，变压器可能会发生故障，导致电力系统出现故障甚至停电。因此，及时准确地诊断变压器的故障状态对于维护电力系统的正常运行非常重要。
深度置信网络（Deep Belief Network，DBN）是一种基于深度学习的无监督学习模型，具有强大的特征提取和模式识别能力。在变压器故障诊断中，DBN可以通过学习变压器的输入数据，自动提取特征，并判断变压器是否存在故障。
下面是使用Matlab实现基于DBN的变压器故障诊断的代码示例：
% 步骤 1: 数据准备
% 假设你已经准备好了变压器的故障数据集，其中包含了一些正常样本和故障样本。
% 步骤 2: 数据预处理
% 在这一步中，你需要对输入数据进行预处理，以便用于DBN的训练。
% 这包括特征提取、数据归一化等操作。
% 假设你已经完成了数据预处理的步骤，并将数据保存在变量X和y中，其中X是输入数据矩阵，y是对应的标签。
% 步骤 3: 构建DBN模型
% 在这一步中，你需要构建DBN模型，包括定义网络结构、初始化网络参数等操作。
numFeatu