基于谐波小波与随机减量技术的MATLAB信号滤波与模态参数识别系统

资 源 简 介

本MATLAB项目结合谐波小波分解与随机减量技术，实现对含噪声信号的高精度滤波和模态参数识别。系统首先进行频带滤波，然后提取响应信号，适用于结构健康监测和振动分析等场景。

详 情 说 明

信号滤波与模态参数识别系统

项目介绍

本项目研发了一套结合谐波小波变换与随机减量技术的信号处理与模态参数识别系统。系统核心利用谐波小波的优异带通滤波特性对含噪声信号进行精确频带分解，再通过随机减量技术从滤波后信号中提取自由衰减响应，最终实现高精度的信号降噪和结构模态参数（包括固有频率、阻尼比等）识别。本系统特别适用于机械振动分析、结构健康监测及声学信号处理等工程与科研领域。

功能特性

• 精确频带滤波：基于谐波小波变换，实现指定频带内信号的无泄漏、高分辨率分解与重构。
• 自由响应提取：应用随机减量技术，从平稳随机响应中有效提取系统的自由振动响应信号。
• 模态参数识别：对提取的自由响应信号进行分析，精确识别系统的固有频率、阻尼比等关键模态参数。
• 可视化分析：提供原始信号与滤波信号的对比、频谱分析、模态识别结果等多种图形化输出。
• 多格式支持：支持导入.mat和.csv格式的时域信号数据，适应多通道信号分析。

使用方法

1. 数据准备：准备包含时间序列振动信号（加速度/速度/位移）的.mat或.csv文件，并确保已知采样频率。
2. 参数配置：在程序主入口或配置文件中设置分析参数，包括目标频带范围、谐波小波分解层数以及随机减量触发阈值等。
3. 运行分析：执行主程序，系统将自动完成信号加载、谐波小波滤波、自由响应提取及模态参数识别全过程。
4. 结果获取：程序运行后，将在指定目录生成滤波后的时域信号数据、模态参数识别结果以及包含各类对比图和分析图表的综合报告。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 必备工具箱：Signal Processing Toolbox

文件说明

主程序文件集成了系统的所有核心处理流程。它负责协调整个分析任务的执行顺序，具体功能包括：读取用户指定的信号数据与配置参数；调用谐波小波算法对原始信号进行滤波处理；利用随机减量方法从滤波信号中提取自由响应分量；执行模态参数识别算法计算系统的频率和阻尼比；最后生成并输出滤波信号、模态参数结果以及全面的可视化分析报告。