| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| ·模态参数识别的概念 | 第12页 |
| ·模态参数识别方法分类 | 第12-18页 |
| ·频域法和时域法 | 第13-15页 |
| ·EMA 和OMA | 第15-18页 |
| ·模态参数识别方法软件介绍 | 第18-20页 |
| ·本文的主要目的与内容安排 | 第20-22页 |
| 第二章 模态参数识别方法 | 第22-60页 |
| ·EMA 频域识别方法 | 第24-38页 |
| ·峰值法（PP） | 第24-25页 |
| ·分量分析法 | 第25-26页 |
| ·导纳圆拟合法 | 第26-29页 |
| ·有理分式多项式方法 | 第29-32页 |
| ·正交多项式方法 | 第32-35页 |
| ·最小二乘迭代法 | 第35-37页 |
| ·加权最小二乘迭代法 | 第37-38页 |
| ·EMA 时域识别方法 | 第38-51页 |
| ·ITD 方法 | 第38-41页 |
| ·STD 方法 | 第41-43页 |
| ·ERA 方法 | 第43-46页 |
| ·复指数法 | 第46-49页 |
| ·ARMA 模型时间序列分析法 | 第49-51页 |
| ·OMA 频域识别方法 | 第51-52页 |
| ·峰值拾取法 | 第51页 |
| ·频域分解法 | 第51-52页 |
| ·RD-PP 方法 | 第52页 |
| ·RD-FDD 方法 | 第52页 |
| ·OMA 时域识别方法 | 第52-59页 |
| ·随机减量法 | 第52-54页 |
| ·NExT 方法 | 第54-55页 |
| ·基于随机减量或NExT 技术的识别方法 | 第55页 |
| ·SIMO-SSTD 方法 | 第55-58页 |
| ·随机子空间（SSI）方法 | 第58-59页 |
| ·模态函数分解法 | 第59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第三章 模块的初步开发 | 第60-74页 |
| ·各个模块的功能、原理和组成部分 | 第60-70页 |
| ·振动信号预处理模块 | 第60-64页 |
| ·振动信号的时域处理模块 | 第64-66页 |
| ·振动信号频域处理模块 | 第66-68页 |
| ·试验模态参数识别模块 | 第68-69页 |
| ·数字信号的生成模块 | 第69-70页 |
| ·LabVIEW 与Matlab 混合编程 | 第70-71页 |
| ·软件整体构架 | 第71-74页 |
| 第四章 仿真算例和实验分析 | 第74-101页 |
| ·引言 | 第74页 |
| ·仿真算例 | 第74-92页 |
| ·MSC.Patran 软件分析 | 第75-76页 |
| ·STAR 软件分析 | 第76-77页 |
| ·模态参数识别方法分析模态参数 | 第77-80页 |
| ·结论 | 第80页 |
| ·加噪声后的识别效果 | 第80-92页 |
| ·实验分析 | 第92-99页 |
| ·MSC.Patran 软件分析 | 第94-95页 |
| ·STAR 软件和三种模态参数识别方法分析模态参数 | 第95-99页 |
| ·结论 | 第99页 |
| ·本章小结 | 第99-101页 |
| 第五章 总结与展望 | 第101-103页 |
| ·本文的主要工作和结论 | 第101-102页 |
| ·后续研究工作展望 | 第102-103页 |
| 参考文献 | 第103-105页 |
| 致谢 | 第105-106页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第106页 |