振动信号分析广泛应用于机械、建筑等行业。为了改善长时间振动信号积分结果和模态参数识别效果,本文主要研究了信号时域积分分析以及最小二乘复频域模态参数识别方法。首先,对比了信号时域趋势项去除的方法,针对长时间采集信号给出一种对信号进行分段的方法来去除趋势项,通过仿真算例,验证了分段去除趋势项的积分结果优于整体去除趋势项的积分结果。其次,研究了最小二乘复频域模态参数识别法,指出了分别在实系数、复系数矩阵下频率映射范围的不同及其矩阵多项式阶次的关系。探讨了基于响应半功率和基于响应传递比两种在环境激励下的运行模态参数识别方法,指出其使用条件及识别特点。并将最小二乘复频域法引入两种识别算法中,通过仿真算例,验证了识别的有效性、正确性。再次,针对有噪声干扰的振动信号,在经过简单的时域、频域预处理后,仍不能较好的进行模态参数识别的问题,将有理函数拟合的迭代思路引入最小二乘复频域法,推导了计算过程,通过仿真算例及实验,验证了该方法能够得到较好的稳态图,有助于筛选极点。最后,以Matlab为开发平台,以DS-NET为采集前端,开发了振动信号分析系统。实现了时域分析、频域分析、模态参数识别的功能。进行了铝板模态分析实验和抱罐车驾驶室振动测试两个实例分析。