该工具允许使用 SISO 系统的复杂频率响应函数 (FRF) 识别模态参数、特征频率、模态阻尼因子和模态残差。 该算法基于- 使用离散时间 z 模型的线性平方复频率估计器 (LSCF) - 最小二乘频域估计器 (LSFD)。 识别顺序的选择和物理极点的选择通过使用频率和阻尼收敛准则的稳定图来辅助。 然后可以自动解释稳定化图表。 该文件夹包含： - 基于具有低阻尼 (OMG.mat, FRF.mat) 或高阻尼 (OMG.mat, FRF_hd.mat) 的数值 4 自由度系统的文件示例 (file_example.m)。 -函数time2frf.m允许以.txt格式加载时间数据（时间，输入，输出），并返回复数FRF和固有频率矢量。 -函数select_frf.m允许在指定频率范围内选择FRF的一部分。 - 函数 lscf.m 在指定阶次或使用指定阶次范围内的稳定图估计特征频率

itd模态参数识别

DMPE允许使用直接模态参数估计和稳定图来识别模态参数（频率，阻尼和模态振幅）以及合成的频率响应函数。 该算法适用于多自由度系统和大频率范围的情况。 识别顺序的选择和物理极点的选择通过使用频率和阻尼收敛准则的稳定图来辅助。 有关更多信息，请运行示例文件“test_dmpe.m”。

函数结果=MDOF_simulation(M,C,K,f,fs) 输入： M：质量矩阵 (n*n) C:阻尼矩阵 (n*n) K：刚度矩阵 (n*n) f:外力矩阵(n,N) fs：采样频率其中n是自由度数，N是动力数据点的长度 输出： 结果：是一个结构，由Result.Displacement: 位移 (n*N) 结果.速度：速度 (n*N) Result.Acceleration: 加速度 (n*N) Result.Parameters.Freq=自然频率 (n*1) Result.Parameters.DampRatio=阻尼比(n*1) Result.Parameters.ModeShape=模式形状矩阵 (n*n) 参考： Chopra, Anil K.“结构动力学。理论和应用”。 地震工程（2017）。

针对传统模态识别方法难以准确识别重频、高阻尼比的模态参数的特点,主要研究了系统在环境激励下不同工况用随机子空间法和Polymax算法识别的模态参数(模态频率、模态阻尼比和模态振型)的变化情况。随机子空间法是一种时域模态参数识别方法,在相邻模态的识别方面,它明显优于一些传统的模态识别方法。Polymax模态识别方法也称为多参考点最小二乘复频域法,在阻尼比的识别方面具有明显的优势。本文通过悬臂梁的对比实验研究验证了它们在不同激励条件下的有效性和可靠性。

频域的模态参数识别方法,频域分析的定义,matlab源码.zip

提出一种依据环境激励下结构振动响应的大型桥梁模态参数识别方法，该方法以限制带宽的经验模态分解(BREMD)和随机子空间识别(SSI)为基础，首先利用EMD将环境振动响应分解成一系列只含结构某一阶固有模态的本征模态函数(IMF)，然后利用SSI识别桥梁模态参数。针对大型桥梁自振频率低、模态密集的特点，引入屏蔽信号限制 EMD过程中带宽以消除模态混叠；运用该法识别了赣龙铁路某特大桥的模态参数，并将其与峰值拾取法、SSI识别结果以及理论计算值进行对比，结果表明：该方法能有效的识别大型桥梁模态参数，屏蔽信号的引入

＃＃ 概括 SSICOV.m 函数旨在仅使用环境振动自动识别线状结构的特征频率、振型和阻尼比。 协方差驱动的随机子空间识别方法（SSI-COV）与聚类算法结合使用以自动分析稳定图。 该算法的灵感来自 Magalhaes 等人使用的算法。 [1]。 它已被应用于Lysefjord桥的环境振动监测[2]，并与频域分解技术[3]进行了比较。 最后，发现该算法足够准确，可以将电桥本征频率随温度的演变可视化 [4]。 ＃＃ 内容 提交文件包含： - 数据文件 BridgeData.mat - 说明算法应用的 Matlab Live Script Example1.mlx。 - 一个 Matlab 实时脚本 Example1_noToolbox.mlx，它重现了 Example1，但使用了函数 SSICOV_noToolbox。 - 功能 SSICOV，它是自动 SSI-COV 算法。 - 函数

模糊聚类在正交多项式法模态参数识别中的应用.pdf

很好的振动理论，模态分析理论，参数识别书籍。