小波时频分析的研究是近年来的一个热点问题，在各个领域都得到了广泛的应用，模态参数识别领域也不例外。不同于频域和时域模态参数识别法，小波时频分析方法是将待分析信号按照一定的尺度序列在时频域上展开，通过以时间-频率-幅值为坐标轴的三维图形直观的将原信号的频率信息展现出来。　　本文的主要研究内容为环境激励下的模态参数识别以及密集模态分离技术。提出了小波脊线提取和密集模态分离的新方法：能量阈值和局部能量极大值法，并通过仿真分析和模态试验对所提出的参数识别理论进行验证。在仿真分析部分，用周期信号和有限带宽随机信号仿真环境激励工况，基于MATLAB平台，建立了悬臂梁仿真模型，然后施加环境激励并计算出各测点的时程响应信号，最后，利用本文所提的方法进行模态参数识别研究。在模态试验部分，选择具有密集模态的GARTEUR飞机模型作为试验对象，激励信号为随机白噪声，基于NI的数据采集平台利用加速度传感器和力传感器同步采集多通道时程响应信号和激励信号，然后对所采集的时程响应信号进行参数识别研究。　　利用本文方法分别对仿真模型和GARTEUR飞机模型进行模态参数识别，然后将识别结果与理论结果、模态试验结果以及ERA识别结果分别进行对比，结果表明，在环境激励下的模态参数识别中，本文方法具有一定的精度，验证了其可行性。