＃＃ 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

基于自动SSI-COV算法的工作模态分析

检测复杂自然的视觉突出元素场景，计算自下而上的显着性模型通常会检查几个特征频道，如颜色和方向并行。他们计算出一个为每个通道单独分配功能图，然后线性分配结合这些地图生成主显着图。但是，只有少数研究调查了如何不同的特征尺寸有助于整体视觉显着性。 论文：Visual saliency estimation by nonlinearly integrating features using region covariances