结构模态识别+多测点频域贝叶斯+快速Bayesian

提出了一种新的盲源分离方法。 在实际工程中，当我们记录振动信号时，传感器之间的时间延迟是不可避免的。 因此，我们希望开发一种有效的欠定 BSS 方法，该方法可以分离延迟混合中的源。 然而，SCA 作为一种有效的欠定 BSS 方法，仅限于处理此类信号。 这就是 YGBSS 的动机。 提交的论文只是说明了 YGBSS 在结构动力学方面的有效性。 准确地说，它可以用于其他领域，例如故障诊断，损坏监视等。 频率能量数据的聚类特征是一个有趣的特征，有很多用途。 论文题目： 一种应用于模态识别的欠定盲源分离方法 论文网站： https://www.hindawi.com/journals/sv/2019/1637163/

由休斯顿大学的 Scot McNeill 为博士开发。 在大卫·齐默曼手下工作。 此版本使用测量数据的分析信号，如下面的第一个参考。 配对步骤被取消。 采用两步 JAD 算法（白化和旋转）。 该版本本质上是对振动响应数据的分析信号应用二阶盲识别 (SOBI) 来估计复杂模式和模态响应。 首先，运行 rand3dof 文件夹中的示例 bmid_3dof_rand.m 或bmid_frame1.m 位于框架文件夹中。 运行 3 DOF 模拟需要控制系统工具箱，否则加载从模拟生成的数据文件。 使用 BID 方法或本工具箱中的任何工具发表的任何作品， 必须引用以下参考文献。 SI McNeill，盲模态识别的分析公式。 接受的论文振动与控制杂志。 SI McNeill，DC Zimmerman，使用联合的盲模态识别框架近似对角化。 机械系统和信号处理 22(7), 1526-1548

分布计算三跨连续梁的模态特性说明了基于 NExT 和 ERA 技术的分布式输出模态识别算法。 运行新的mainfucntion.m 参考一种用于大跨度桥梁健康监测的新型智能无线传感网络

应用ARMA法进行结构模态识别的matlab程序

快速傅里叶变换的MATALB源代码，可用于结构健康监测的模态识别，通过加速度信号可得到结构的振动频率。

时域随机子空间模态参数识别的matlab程序，