对Gabor时频变换在模态参数辨识中的应用进行了探讨,将基于Gabor系数展开的时频滤波方法作为参数辨识的前处理手段之一,该方法对于平稳、非平稳信号都适用。根据信号在时频域内的分布特征,可以直接观测系统的频率分布情况、模态密集程度、能量聚集性、各通道响应信号所含特征量的多少等信息,从而对响应信号的特征构成进行初步判断,并通过剔除、截取等操作实现对响应信号的滤波,更有利于模态参数的辨识。

： 对一类非线性 系统 ， 利用一种基 于模 糊规 则的快速模糊辨识 方法建立起 系统的 T— S模型 ， 并基 于该模 型应用局部 递推 最小二乘方法根据采样 值对模型参数进 行在线修 正， 根据 系统动 态线性化模 型采取 广义预 测控制 策略 ， 从 而实现 了基 于 T— S模糊模型的非线性 系统 自适 应模糊预测 控制 。与 以往 的模糊 广义 预测控制 算法相 比 ， 此方法 简单 ， 而且较 大地 减少计 算量 ， 适合 于在 线控制。通过仿 真研究验证 所提 方法的 有 效性 。

此程序是关于随机子空间模态辨识的MATLAB程序，非常好用。-This program is about the random subspace modal identification MATLAB program, very easy to use.

Hilbert-Huang变换(HHT)是一种新的非平稳信号处理技术，该方法由经验模态 分解(EMD)与Hilbert谱分析两部分组成。任意的非平稳信号首先经过EMD方法处理后被分解为一系列具有不同特征尺度的数据序列，每一个序列称为一个固有模态函数(IMF)，然后对每个IMF分量进行Hilbert谱分析得到相应分量的Hilbert谱，汇总所有Hilbert谱就得到了原信号的谱图。该方法从本质上讲是对非平稳信号进行平稳化处理，将信号中真实存在的不同尺度波动或趋势逐级分解出来，最终用瞬时频率和能量来