文件名称：Mode Decomposition using Principal Component Analysis：使用主成分分析的模式形状识别-matlab开发
文件大小：2KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-18 02:20:34
matlab
此示例文件显示了使用 2DOF 系统的主成分分析 (PCA) 进行模式形状识别，该系统受到高斯白噪声激励，响应增加了不确定性（也是高斯白噪声）。 但是，应该考虑到： - 由于协方差矩阵的对称性，PCA 的特征向量是正交的。 -Modeshapes 仅在矩阵 inv(M)*K 是对称的情况下才是正交的。 -PCA 仅当它们是正交的时才会识别实模态，这意味着 inv(M)*K 是对称的。 通过改变质量矩阵 M=[2 0; 0 1]; 代替恒等 inv(M)*K 即使刚度矩阵是对称的，也不会对称，PCA 将无法识别实模态振型。 参考： --------------------- [1] Al Rumaithi, Ayad，“使用参数和非参数系统识别方法对动态结构进行表征”（2014 年）。 电子论文和学位论文。 1325. https://stars.library.ucf.edu/etd
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