《表1 识别结果误差分析：环境激励下基于chirplet变换的线性时变系统参数识别》

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《环境激励下基于chirplet变换的线性时变系统参数识别》

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为了考察算法的识别精度，定义总取样点的平均绝对百分比误差（mean absolute percentage error，MAPE)[4]。以文中第3.1和第3.2节中刚度和质量时变为例进行误差分析，同时分析不同窗函数对识别精度的影响，以矩形窗和高斯窗为例，误差结果如表1所示。从分析结果可以看出识别方法误差均在5%以内，识别精度较好，同时采用不同的窗函数会造成一定影响，由于矩形窗存在一定的泄漏，对信号的分离造成一定影响，因此识别的误差相比高斯窗要大写。