信号时域分解方法(TDD)

资 源 简 介

信号时域分解方法(TDD)

详 情 说 明

信号时域分解方法（Time Domain Decomposition, TDD）是一种用于模态参数识别的信号处理技术，广泛应用于结构健康监测、振动分析等领域。该方法直接在时域处理信号，无需转换到频域，特别适合非平稳信号的分析。

### 核心思想 TDD通过对测量信号进行分解，提取系统的模态参数（如频率、阻尼比和振型）。其核心是假设结构响应可以分解为多个模态响应的线性叠加。通过时域内的信号处理技术（如滤波或特征提取），将混合信号分离为独立模态成分。

### 实现过程 数据预处理：对原始信号进行去噪、归一化等操作，确保后续分析的稳定性。 信号分解：利用时域方法（如滑动窗口、矩阵分解等）将信号分解为若干分量，每个分量对应一个模态。 模态参数识别：通过分解后的分量估计频率和阻尼比，并结合空间信息（如多测点数据）重构振型。

### 优势与局限 优势：避免频域方法对稳态信号的依赖，适用于瞬态或非线性响应分析。 局限：对噪声敏感，且需合理选择分解参数（如窗口长度、分量数量）。

在Matlab中实现TDD时，通常结合内置工具箱（如Signal Processing Toolbox）或自定义算法（如奇异值分解）完成流程。实际应用中需注意模态混淆问题，可通过交叉验证提高可靠性。