模态识别
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基于ERA算法的MATLAB结构模态分析识别系统
本项目采用MATLAB实现特征系统实现算法（ERA），支持通过系统脉冲响应或自由衰减数据构建Hankel矩阵，实现结构模态参数的精确识别，适用于振动分析和系统辨识。 -
MATLAB特征系统实现法模态参数识别程序
该MATLAB程序基于特征系统实现法（ERA），从动态响应数据中自动识别系统的模态参数，包括固有频率、阻尼比和振型。适用于结构动力学分析，操作简便，结果准确。 -
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
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。 -
基于ARMA模型的MATLAB时序分析与模态参数识别系统
本项目利用ARMA模型对时序数据进行分析，支持AR、MA和ARMA混合模型参数估计，实现系统的模态参数识别，适用于随机振动响应等场景。 -
基于斯坦福算法的小波模极大值信号降噪与模态识别系统
该项目提供了一套完整的小波模极大值（Wavelet Transform Modulus Maxima, WTMM）计算与应用源代码。其核心功能是通过对信号进行连续小波变换，在时频平面内搜索并提取小波系数的局部极大值点。该方法建立了信号奇异性与小波变换模极大值在多尺度下的衰减特性之间的数学联系。具体实现过程中，代码可以自动追踪跨尺度的模极大值点并将其通过极大值线进行连接，从而刻画信号的Lipschitz指数。在实际应用中，该系统展现出极强的鲁棒性：一方面，它可用于高性能小波降噪，通过区分信号与噪声在不同尺度
