CrbnsCat10n
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modified: README.md new file: requirement.txt new file: scripts_2/README.md new file: scripts_2/__init__.py new file: scripts_2/__pycache__/__init__.cpython-310.pyc new file: scripts_2/__pycache__/signal_utils.cpython-310.pyc new file: scripts_2/__pycache__/task3_identify.cpython-310.pyc new file: scripts_2/signal_utils.py new file: scripts_2/task3_identify.py new file: scripts_3/README.md new file: scripts_3/__init__.py new file: scripts_3/__pycache__/__init__.cpython-310.pyc new file: scripts_3/__pycache__/task4_predict_freq.cpython-310.pyc new file: scripts_3/task4_predict_freq.py
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# 结构动力特性识别脚本 (Free-Vibration Identification)
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## 项目简介
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本目录用于完成建筑结构动力特性识别任务。脚本基于专门的自由衰减数据文件，提取顶部响应传感器 `WSMS00007` 的 Z 向信号，识别结构一阶自振频率与阻尼比，并输出可视化诊断结果。
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## 技术路线
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本目录的分析流程围绕自由衰减信号展开，包含信号读取、主频识别、滤波降噪与阻尼估计四个步骤：
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1. **顶部响应读取**
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从 `free_vib` 目录下的 CSV 文件中读取 `WSMS00007` 的 `value3` 列，作为结构顶部响应信号。
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2. **频域主频识别**
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对原始自由衰减信号执行 FFT，在 `0.1Hz ~ 5.0Hz` 范围内寻找主峰，识别一阶自振频率。
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3. **带通滤波**
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以识别出的主频为中心，构造巴特沃斯带通滤波器，对原始信号进行滤波，得到平滑的衰减振动波形。
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4. **阻尼比计算**
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从滤波信号中提取波峰，自动选择包络线质量较高的一段，通过对数衰减率计算平均衰减量与阻尼比。
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## 核心模块说明
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- **`signal_utils.py`**
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共享信号处理工具。负责传感器常量定义、采样率估计、稳态段截取、FFT 主频识别、抛物线插值、带通滤波与波峰筛选。
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- **`task3_identify.py`**
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任务主入口。负责校验自由衰减数据来源、执行一阶频率与阻尼比识别，并生成包含原始波形、滤波波形和包络线的诊断图。
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## 使用指南
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**1. 运行任务脚本**
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对单个自由衰减 CSV 文件执行结构动力特性识别：
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```bash
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python scripts_2\task3_identify.py --file downloads\Non_TMD\free_vib\free_decay.csv
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```
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**2. 指定输出目录**
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将图像与诊断结果输出到自定义目录：
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```bash
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python scripts_2\task3_identify.py --file downloads\Non_TMD\free_vib\free_decay.csv --output-dir evaluation_outputs\task3_custom
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```
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**3. 调整滤波带宽**
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通过命令行参数修改主频两侧的带宽范围：
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```bash
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python scripts_2\task3_identify.py --file downloads\Non_TMD\free_vib\free_decay.csv --bandwidth 0.25
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```
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