论文部分内容阅读
针对复指数法（CE）需要准确定阶且对噪声敏感的问题，提出一种稀疏改进的复指数算法。先用高阶次的拟合模型进行模态计算，然后用稀疏优化法代替最小二乘法计算振型系数，从众多振型系数中自动选出真实模态对应的系数，最终达到剔除虚假模态的目的。通过引入稀疏优化方法解决了使用高阶拟合模型难以有效剔除虚假模态的问题，突破了模型阶次不能过高的限制，提高了算法的精度和抗噪声性能，令其在斜拉索基频测试中表现出更高的识别精度。