模态置信度法matlab代码

下面是一个使用MATLAB实现模态置信度法的示例代码：

% 假设已经获得了一组模态参数（eigenvalues和mode shapes）作为输入

% 计算模态参数的协方差矩阵
cov_matrix = cov(mode_shapes);

% 计算特征值和特征向量
[eigenvecs, eigenvals] = eig(cov_matrix);

% 对特征值进行排序
[eigenvals_sorted, sort_idx] = sort(diag(eigenvals), 'descend');
eigenvecs_sorted = eigenvecs(:, sort_idx);

% 计算每个模态参数的置信度指标（这里使用模态置信度因子）
confidence_factors = sqrt(eigenvals_sorted) / sum(sqrt(eigenvals_sorted));

% 打印每个模态参数的置信度指标
for i = 1:length(confidence_factors)
    disp(['Mode ', num2str(i), ' confidence factor: ', num2str(confidence_factors(i))]);
end

上述代码的基本思路是先计算模态参数的协方差矩阵，然后对该矩阵进行特征值分解，得到特征值和特征向量。接着，按照特征值从大到小的顺序对特征向量进行排序，并根据特征值计算每个模态参数的置信度指标（这里使用了模态置信度因子）。最后，打印出每个模态参数的置信度指标。

请注意，上述代码仅为示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行适当的修改和调整。此外，模态置信度法的具体实现可能因研究领域和问题而有所不同，因此可以根据需要进行进一步的定制和改进。

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