用非损伤检测的方法进行结构损伤识别和健康评估越来越成为研究者关注的焦点。结构的模态参数反映了结构自身特性,是基于动态特性的结构损伤识别和健康评估的重要因子。由于土木工程结构体积大、形状复杂,外加激励难,因而利用环境激励来获取土木工程结构的模态参数被认为是一种行之有效的方法。首先,介绍了模态分析、随机过程和离散时间信号系统的基本理论。讨论了在随机激励下平稳随机过程的频响函数与功率谱、相关函数的关系;对于信号采样中的时频变换理论和混频现象等问题也进行了探讨。其次,简要介绍了模态识别中的傅里叶变换、加窗傅里叶变换和小波变换方法的基本理论。详细介绍了小波变换方法识别大型结构模态参数的基本原理,以及用小波函数对原始信号进行降噪处理的原理。完成了基于Matlab平台的大型结构模态参数识别程序的开发,并说明了该程序中应用的一些关键技术,包括模态参数识别的方法、降噪处理方法、数据平均和滤波处理的方法。最后,将上述三种模态识别方法应用到三个实际工程算例。对结果进行分析比较发现,加窗傅里叶变换和小波变换方法在实际工程的模态参数识别中能达到较好的效果,小波函数可以看作是大小可变的窗,小波变换方法能同时在时频域达到一定的精度。不过小波函数的选择很重要,针对不同信号,通过理论分析和试验选取合适的小波函数。用小波方法进行降噪处理能有效地抑制信号中的高频,即噪音成分,突出低频特性,获取更多有用信息。分层阈值的方法进行降噪处理,虽然丢失了原始信号的部分特性,但是降噪效果远远好于全局阈值的方法。