暨南大学李雪艳获国家专利权
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龙图腾网获悉暨南大学申请的专利一种基于窄带滤波的主成分分析的结构振型识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116975608B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310723560.9，技术领域涉及：G06F18/2135；该发明授权一种基于窄带滤波的主成分分析的结构振型识别方法是由李雪艳;林思健;王立新设计研发完成，并于2023-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于窄带滤波的主成分分析的结构振型识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于窄带滤波的主成分分析的结构振型识别方法，包括以下步骤：在待测结构上布置加速度传感器用于记录结构振动响应，利用三维能量时频图估算待测结构各阶频率范围；设定仅包含单阶频率的各特定窄域频带；根据各频带上、下截止频率对各测点数据进行带通滤波；最后进行主成分分析，得到贡献最大的第一主成分，则为该频带所包含的结构模态振型。本发明方法可以有效地识别各阶频率对应的结构振型，无需特别精确地识别结构固有频率，计算简便，噪声鲁棒性好，具有较好的工程应用性。
本发明授权一种基于窄带滤波的主成分分析的结构振型识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于窄带滤波的主成分分析的结构振型识别方法，其特征在于，所述结构振型识别方法包括以下步骤： S1、在待测结构上不同位置布置加速度传感器测试加速度响应； S2、对各个测点的加速度响应数据应用功率谱分析法，确定待测结构各阶固有频率范围； S3、依据脊线和固有频率分布情况，计算仅包含某一阶频率的窄域频带； S4、以窄域频带的上、下截止频率为参数，对加速度响应数据进行带通滤波； S5、将带通滤波处理后的加速度响应数据合并为响应矩阵，进行主成分分析，以对应的特征值大小排列特征矩阵的列向量；选择第一主成分对应的特征向量作为待测结构对应振型，其中，第一主成分对应的特征向量对应特征矩阵的第一列。
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