振动测试数据处理和模态参数识别是模型实验、现场振动测试、结构健康监测的重要环节。随着数字信号处理理论的发展和振动测试仪器、手段的进步,振动测试数据处理和模态参数识别技术取得了长足的发展。但由于大量的土木工程结构在环境激励下的信噪比较小,而且仪器和设备受干扰较大,因此如何从噪声信号里得到有价值的信息仍然需要深入研究。如通过对加速度时程积分求位移时,如果处理不当,积分结果往往会漂离基线,得不到真实的位移时程。本文分析与总结了前人的工作,对动位移的求解、频谱细化、频域模态参数识别等方面进行了归纳与研究,得到了创新的成果,澄清了一些认识误区,并提出了个人的看法。主要结论如下:(1)通过算法对比和实例验证,得出了频域积分算法和时域积分算法对积分结果的差别不大。(2)通过数值仿真和实例验证,分析了消除积分趋势项的三种算法:多项式拟合法、高通滤波、EMD分解的区别,得出高通滤波算法精度最高。(3)通过对比频谱细化算法,得出由于CZT算法和FFT频谱连续细化算法在细化的同时不必增加采样数据,能够最大程度地利用数据,并且可以任意程度细化,频谱细化效果最好;相位补偿细化算法、基于复调制的ZoomFFT算法在细化的同时需要增加D倍(细化倍数)的采样数据,得到的细化结果与总的数据直接做FFT变换相比并没有提高分辩率。(4)基于FFT频谱连续细化算法和线性调频Z变换CZT算法加密传递函数效果较好,得出的传递函数较为平滑,能够很好地吻合未加密前的传递函数。基于ZoomFFT加密传递函数的结果较粗糙,在峰值点的传递函数幅值差异较大,且最大的细化倍数有限。(5)针对经典Levy法存在的问题,提出了传递函数加密和改进的Levy法联合运用的新算法,得到了较好的模态参数识别结果。