已知振型excel数据,模态置信度法matlab代码
时间: 2023-08-14 19:52:51 浏览: 282
模态置信度法(Modal Assurance Criterion, MAC)是一种通过比较不同振型之间的相似度来评估模态参数质量的方法。在MATLAB中,可以使用以下代码实现模态置信度法:
```matlab
% 假设有两个振型矩阵 mode1 和 mode2,每一列代表一个振型
mode1 = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9];
mode2 = [1.1, 2.2, 3.3; 4.4, 5.5, 6.6; 7.7, 8.8, 9.9];
% 计算振型矩阵的尺寸
[numNodes, numModes1] = size(mode1);
[~, numModes2] = size(mode2);
% 初始化模态置信度矩阵
MAC = zeros(numModes1, numModes2);
% 计算每对振型之间的模态置信度
for i = 1:numModes1
for j = 1:numModes2
% 计算模态向量之间的内积
innerProduct = abs(mode1(:, i)' * mode2(:, j));
% 计算每个振型的能量
energyMode1 = abs(mode1(:, i)' * mode1(:, i));
energyMode2 = abs(mode2(:, j)' * mode2(:, j));
% 计算模态置信度
MAC(i, j) = innerProduct^2 / (energyMode1 * energyMode2);
end
end
% 打印模态置信度矩阵
disp(MAC);
```
在上述代码中,我们假设有两个振型矩阵 `mode1` 和 `mode2`,每一列代表一个振型。首先,我们计算振型矩阵的尺寸,并初始化一个全零的模态置信度矩阵 `MAC`。然后,使用嵌套的循环遍历每对振型,计算模态向量之间的内积和每个振型的能量,并根据模态置信度公式计算模态置信度。最后,打印出模态置信度矩阵。
请根据实际情况将代码中的振型数据替换为您的实际数据,并根据需要进行调整。
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