一种基于二叉分解树的振动模态视频无先验自适应识别方法及系统

本发明公开了一种基于二叉分解树的振动模态视频无先验自适应识别方法及系统，属于振动模态识别技术领域。本方法首先获取多模态振动视频；构造多模态振动视频的时空运动矩阵，再降低时空运动矩阵维度，去除冗余信息和噪声；根据二叉树的构造原理将混叠信号作为根节点，振动模态作为叶节点，沿从根节点到叶节点的路径逐次分离，得到各个物理模态，并从中得到振型空间分布和位移时序信息重构单模态振动视频，最后提取振动频率等动态特征参数，完成振动模态识别。本发明能够在无需预先测量和设定参数的情况下实现对振动模态的精确识别，极大提高了模态识别的灵活性和适用性，特别是在面对未知结构或变化环境时。