本项目旨在MATLAB环境中构建一个高效的运行模态分析（OMA）工具箱，专门利用随机子空间识别（Stochastic Subspace Identification, SSI）算法处理环境激励下的振动响应数据。项目功能涵盖了从原始数据导入到最终模态参数报告生成的全过程。具体功能细节如下：首先是信号预处理模块，支持对多通道加速度、速度或位移时程数据进行去直流分量、去趋势项、数字滤波（低通/带通）以及数据抽取重采样，以提高信噪比；其次是SSI核心算法实现，项目集成了协方差驱动（SSI-COV）和数据驱动（SSI-DATA）两种主流算法，通过构建Hankel矩阵或Toeplitz矩阵，利用奇异值分解（SVD）和最小二乘法提取系统的可观测矩阵与状态序列，从而建立状态空间模型；关键功能还包括稳定图（Stabilization Diagram）的自动生成与交互分析，系统计算不同模型阶次下的极点，依据频率偏差、阻尼偏差和MAC值的稳定性判据区分物理模态与数学虚假模态；最后是参数提取与可视化，支持用户交互式拾取稳定极点，自动计算并输出结构的固有频率、阻尼比和振型向量，并提供三维振型动画展示以及模态置信度判据（MAC）计算，用于验证识别结果的正交性和准确性。该系统适用于桥梁、高层建筑、海上平台及精密机械设备的在线监测与模态分析。
