已知振型excel数据，模态置信度法matlab代码

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：

% 指定要读取的Excel文件路径和文件名
filename = 'example.xlsx';

% 使用xlsread函数读取Excel文件的内容
[~, ~, raw] = xlsread(filename);

% 提取振型数据
modesData = cell2mat(raw(2:end, :));

% 计算振型数量和节点数量
numModes = size(modesData, 2);
numNodes = size(modesData, 1);

% 初始化模态置信度矩阵
MAC = zeros(numModes);

% 计算每对振型之间的模态置信度
for i = 1:numModes
    for j = 1:numModes
        % 计算模态向量之间的内积
        innerProduct = abs(modesData(:, i)' * modesData(:, j));
        
        % 计算每个振型的能量
        energyMode1 = abs(modesData(:, i)' * modesData(:, i));
        energyMode2 = abs(modesData(:, j)' * modesData(:, 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，首先使用`xlsread`函数读取Excel文件的内容，返回的`raw`变量包含了整个Excel文件的数据。然后，提取振型数据，并将其转换为数值矩阵。接下来，计算振型数量和节点数量，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Excel文件路径和文件名替换为您的实际数据，并根据需要进行调整。

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