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本发明涉及一种基于MCKF和DBSCAN的改进随机子空间识别方法，属于结构健康监测与信号处理技术领域，包括MCKF降噪预处理模块、COV‑SSI辨识模块和DBSCAN聚类后处理模块，包括以下步骤：S1、利用COV‑SSI辨识模块直接分析测量响应信号，估计出MCKF的初始系统状态矩阵F和测量矩阵H；S2、在MCKF降噪预处理模块中设置MCKF的参数，利用MCKF降噪预处理模块实现步骤S1测量响应信号中测量噪声的降低；S3、采用COV‑SSI辨识模块识别结构参数，输入步骤S2预处理后的测量响应信号，根据步骤S1重新计算系统状态矩阵和测量矩阵；S4、采用DBSCAN聚类后处理模块对步骤S3识别的结果机械能聚类；可以有效降低测量噪声，提高数据质量和信号质量，提高模态参数识别的鲁棒性和准确性。

本发明公开了一种海洋涡旋脱离新的判定方法，应用在阿古拉斯流流域，当涡旋脱离呈现出两个反气旋涡旋夹一个气旋涡旋的情况下，所述判定技术方法步骤包括：(1)识别并跟踪涡旋；(2)提取所需的每日涡旋数据，包括涡旋边缘坐标、圆心坐标（利用海表面异常数据）；(3)根据坐标选择出涡旋圆心下半区域；(4)计算选定区域内的涡动动能EKE。(5)分析计算结果。计算得到的脱离气旋涡的EKE在脱离点（0点）达到10天内的上升峰值，并在脱离后下降。本发明不单纯依靠SSH，而是根据观察到的两个反气旋涡夹气旋涡的特殊脱离现象，选取与脱离主体接触面最大的脱离气旋涡的下半部分，用气旋涡自身的动力学变化趋势判定脱离，并缩小计算脱离涡旋与主流之间动力转换的误差，更有物理意义和科学意义。