matlab编写的频域分解法程序，可以在此基础上进行改进.

目前常用的负荷预测方法主要是通过负荷自身和相关关系的研究建立模型，提出一种新的负荷预测思路，即从传统频域预测方法的误差入手，通过研究虚拟预测误差的历史分布规律进行误差预测，然后对传统方法得到的预测结果进行修正。建立负荷预测的误差修正模型，并通过算例验证了误差修正的短期负荷预测方法的可行性和实用性，达到了提高短期负荷预测精度的目的。

提出的自动频域分解应用于[1]。 它受到[2，3]引入的频域分解（FDD）的启发。 目的是从在受到环境噪声影响的土木工程结构的结构健康监测过程中获得的加速度记录中识别振型，特征频率和模态阻尼比。 在此提交中，除了[4]提出的手册之外，还实现了一种自动化程序。 对于自动化过程，我使用[5]开发并在[6]中可用的峰选择功能“ pickpeaks”，为此目的，它比Matlab函数“ findpeaks”要高效得多。 因此，我要感谢[4-6]他们以前的作品。 模态阻尼比是通过使用[7]来确定的。 加速度数据来自对白噪声激发的自由束响应的时域仿真。 光束的目标模态特性来自[8]。 提交内容包括： -功能AFDD -Matlab livescript文件Documentation.mlx -加速度数据beamData.m（4 Mb） -函数pickpeaks.m [6] 欢迎任何评论，建议和问题

频域分解 (FDD) 是一种在土木工程中流行的仅输出系统识别技术，特别是在结构健康监测中。 作为只输出算法，当输入数据未知时它很有用。 FDD 是一种模态分析技术，它使用给定（多）输出数据的频率响应生成系统实现 [参考：维基百科]。 有关此代码的更多信息，请查看 Help.docx 和 HelpVideo.mp4。

结构健康监测

数据频域分解法，可能不是很全面，可以利用的这个方法的代码很少，本人也是从网上找的，可能不好理解，大家看看参考把