SSI：
Stochastic Subspace Identification，随机子空间参数识别方法。是OMA的主流参数识别法。
适合于OMA模态试验，支持MIMO模态试验，原理类似ERA，但使用半谱对应的互相关系数，是OMA的两种最精确方法之一（SSI和PolyIIR）。
属于总体识别方法，能识别重根，抗干扰能力强，有非常清晰的稳定图，计算速度快。
PRONY：
复特征指数法（PRONY）的原理和为用AR模型计算各测点的频率阻尼，将所有点的频率阻尼综合成一组频率和阻尼，再根据各组的互相关函数识别出振型。实际上，在综合频率阻尼时，不用考虑所有的测点，只考虑一部分信噪比好的测点就可以。
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