使用适当的模态分析方法（如有限元法或奇异值分解），计算振型数据的模态参数。这将生成模态频率和对应的振型形状矩阵

要使用适当的模态分析方法计算振型数据的模态参数，你可以尝试以下两种常用方法：有限元法和奇异值分解（SVD）。

1. 有限元法：
- 确定结构的有限元模型，并将其离散化为节点和单元。
- 使用有限元软件（如ANSYS、ABAQUS等）进行模态分析，计算结构的固有频率和对应的振型形状。
- 从有限元软件中导出模态频率和振型形状矩阵，并在MATLAB中进行后续处理和分析。

2. 奇异值分解（SVD）：
- 将振型数据表示为一个矩阵，其中每一列对应一个测量点（传感器），每一行对应一个振型数据点。
- 使用MATLAB的`svd`函数对振型数据矩阵进行奇异值分解。
- 提取奇异值矩阵的对角线元素作为模态频率，并提取奇异向量矩阵的列作为对应的振型形状。
- 根据需要对模态频率和振型形状进行排序和筛选。

以下是一个示例代码，演示如何使用奇异值分解方法计算模态参数：

% 假设你已经读取了振型数据到名为 "data" 的矩阵中

% 计算振型数据的均值并减去
data_mean = mean(data, 2);
data_zero_mean = data - data_mean;

% 使用奇异值分解（SVD）
[U, S, V] = svd(data_zero_mean);

% 提取模态频率和振型形状
modal_freq = diag(S);
mode_shape = U;

% 对模态频率和振型形状进行排序和筛选

% 排序模态频率（可选）
[sorted_freq, index] = sort(modal_freq);
sorted_mode_shape = mode_shape(:, index);

% 选择前N个模态（可选）
N = 10; % 选择前10个模态
selected_freq = sorted_freq(1:N);
selected_mode_shape = sorted_mode_shape(:, 1:N);

请根据你的具体需求和数据进行适当的修改和调整。使用奇异值分解方法可以方便地计算振型数据的模态参数，但有限元法是更复杂和全面的方法，适用于更复杂的结构分析。选择适合你的应用场景的方法。