实验模态分析是基于实测数据建立系统数学模型的技术。随着电子技术与计算机技术的发展,实验模态分析已经成为解决复杂结构振动问题的主要工具。传递函数是联系实测数据和模态参数识别的中间环节,是模态参数识别的基础,传递函数估计的精度决定了模态参数识别的精度。 当前所广泛使用的传递函数估计方法是H₁估计和H₂估计,这两种估计方法均为有偏估计方法,而近期提出的几种无偏估计方法又存在着不易实现的问题。针对这种情况,本文对现有的传递函数估计方法进行了分析研究,指出互功率谱技术和平均技术是估计得到无偏的、高精度的传递函数的关键。在此分析的基础上,本文提出了一种互功率谱传递函数估计方法--H_n估计;与不同的激励方法相结合,得到了单点激励H_n估计、多点随机激励H_n估计和多点全相干H_n估计;对弹簧、质量、阻尼结构的物理模型,编程实现了单输入单输出（SISO）H_n估计和多点全相干H_n估计及其和H₁估计结果的比较;以两端铰支梁为实验对象做了单输入单输出实验,利用自己编制的程序实现了传递函数的H_n估计和H₁估计及H₂估计的比较。理论推导和实验表明,H_n估计是一种无偏的、高精度的传递函数估计方法。该方法充分利用了互功率谱技术和平均技术,在不需要测试第三种信号的情况下,实现了传递函数的无偏估计;在测量同样组数据的情况下,能够进行更多次数的平均,从而提高了传递函数的估计精度。