模态指标包括一致模态指标和模态参与因子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的 2DOF 系统，响应中增加了不确定性（高斯白噪声）。 函数 [Result]=ERA(Y,fs,ncols,nrows,inputs,cut,shift,EMAC_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，outputs 为输出个数通道，输入是等于 1 的输入数量，除非自由振动数据来自多参考通道 NExT。 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（大于20*模式数） 输入：输入的数量等于 1，除非自由振动数据来

计算机控制工程二阶系统最小拍无纹波matlab实现算法 -Computer control engineering second-order system minimum beat no ripple algorithm matlab

使用平衡实现的高阶模型的降阶

Java实现算法最大字段和

two moon dataset write by the MATLAB,it is useful for the study in the machine learning.

短作业算法

基于Matlab的测量控制网精度估算及实现算法.pdf

随着广域测量系统的应用，采用环境激励下相量测量单元量测得到的类噪声信号进行低频振荡在线模态辨识具有很好的应用前景。针对NExT-ERA以及SSI-DATA 2种环境激励下的低频振荡辨识方法进行性能评估。简要回顾2种算法的基本原理；基于算法中关键参数以及仿真条件设置不同的评估标准，通过仿真算例的模态参数辨识对2种算法的性能进行分析比较；对2种算法各自的优点和适用性进行评估与总结。

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,

自然激励技术 (NExT) 和特征系统实现算法 (ERA) 使用时域 NExT 和频域 NExT。 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）。 具有时域NExT的1-NExT-ERA -------------------------------------------------- ------- [结果] = NExTTERA（数据，刷新，最大滞后，fs，ncols，行，剪切，移位，EMAC_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。其尺寸 (numref,1) 其中 numref 是参考通道的数量maxlags：互相关函数中的滞后数fs：采样频率ncols：hankel 矩阵的列数（大于 2/3*num