Scot McNeill于2013年开发了Hankel矩阵(BMDHM)工具箱,用于从环境随机数据执行模态识别。首先,在6dof_rand_hm文件夹中运行示例bmid_6dof_rand.m以进行6 DOF模拟。如果需要进行模拟数据文件的加载,则需要控制系统工具箱。任何使用BMDHM方法或此工具箱中其他工具发表的作品,均需引用以下参考文献:McNeill, S.,“一种结合盲源分离和状态空间的模态识别算法实现”,信号与信息处理杂志4(2),173-185,2013年。特别感谢Alle-Jan van der Veen提供的wsf_AB代码。
使用Hankel矩阵(BMDHM)工具箱进行环境随机数据的模态识别
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MCMC工具箱的使用
在Matlab中安装MCMC工具箱,导航至安装位置并输入:system('git clone --depth=1 git://github.com/drbenvincent/mcmc-utils-matlab.git')
确保pathOfPackage不是+mcmc软件包本身,而是父文件夹:pathOfPackage = ' ~/git-local/mcmc-utils-matlab 'addpath(pathOfPackage)
使用软件包时,请调用mcmc.setPlotThem。
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生成均匀分布随机数:
rand(1, 10)
生成正态分布随机数:
randn(1, 10)
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