1、隨著人們對產品性能要求的提高，在航空、航天、汽車、船舶、橋梁、建筑、機床、農機等眾多工業(yè)部門，通過實驗模態(tài)分析了解結構的動力學特性，進而修改模型，優(yōu)化設計，已成為研發(fā)過程中必不可少的工作。
　　實驗模態(tài)分析軟件是模態(tài)參數辨識算法的載體，對其進行研究有利于對模態(tài)參數算法的整體把握。本文通過調研相關國內外知名公司模態(tài)分析軟件的架構和功能，以VisualC++2005為開發(fā)工具，完成了實驗模態(tài)分析軟件的需求分析、軟件構架和軟件設計。

2、r>　　本文以傅式正交多項式算法為出發(fā)點，該算法對普通正交多項式算法做了較大改進，通過推廣實域離散點列上的正交多項式，得到了傅式正交多項式，進一步緩解了方程式在多項式次數較高時出現的病態(tài)問題，提高了算法的抗密集模態(tài)能力。本文對該算法的原理和實現方法做了總結并通過MATLAB軟件完成了算法實現、算例驗證，為后續(xù)算法的改進做好了鋪墊。
　　本文通過一算例指出:采用傅式正交多項式算法分別對頻響函數信噪比為20dB、15dB和10dB的頻

3、段進行模態(tài)參數辨識時，曲線擬合偏差逐步增大，固有頻率偏差達到了8.5％。原因在于進行模態(tài)參數辨識前，頻響函數測點的權重是無法知曉的，傅式正交多項式算法直接把所有頻率點權重設為1，這導致算法的辨識結果是雖是無偏的，但不是最小方差的。本文闡述了一種權函數的構造方法，通過引入該權函數降低了辨識結果的最小方差，改進型傅式正交多項式算法對頻響函數信噪為10dB的頻段進行辨識時，曲線擬合偏差減小了3.93％，固有頻率偏差僅0.31％，因此改進型傅式