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针对基于数据驱动的随机子空间法计算效率低下的问题,提出一种基于特征值分解的随机子空间算法,该方法通过对CH矩阵的特征值分解得到扩展可观测矩阵Tmi,进而识别出系统模态参数。相比于传统算法,该算法免去了对Hankl矩阵的QR分解及投影矩阵的SVD运算,从而大大节省了内存和计算时间。通过一个7自由度的数值仿真和重庆朝天门大桥模型的实例分析证明该方法在保持计算精度的情况下大幅度地提升了计算效率。