具有模式凝聚算法的特征系统实现算法。 提供了示例文件，用于识别受到脉冲激励并增加不确定性（高斯白噪声）的 2DOF 系统。 函数 [结果] = ERA_CONDENSED(Y,fs,ncols,nrows,inputs,initialcut,maxcut,shift,EMAC_option,LimCMI,LimMAC,LimFreq,Plot_option) 输入： Y：自由振动输出数据，形式为Y=[Y1 Y2 ... Y_Ndata] Yi是大小为(outputs,inputs)的马尔可夫参数，总大小为(outputs,inputs*Ndata) 其中输出是输出通道的数量，输入是输入的数量，除非自由振动数据来自多参考通道 NExT，否则等于 1。 Ndata 是数据样本的长度fs：采样频率ncols：hankel矩阵的列数（大于数据数的2/3） nrows：hankel矩阵的行数

具有特征系统实现算法和模式凝聚算法的自然激励技术（频率法和时间法）。 示例文件用于识别受高斯白噪声激励的 2DOF 系统，并为激励和响应增加了不确定性（也是高斯白噪声）。 具有模式凝聚的 1 时域 NExT-ERA -------------------------------------------------- -------------------- [结果] = NExTTERA_CONDENSED(data,refch,maxlags,fs,ncols,nrows,initialcut,maxcut,shift,EMAC_option,LimCMI,LimMAC,LimFreq,Plot_option) 输入： 数据：包含响应数据的数组。其维度为 (nch,Ndata)，其中 nch 是通道数。 Ndata是数据的总长度refch：参考通道的向量。其维度 (numref,

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