为了研究小波变换对密集工作模态参数识别效果，构建一个含有密频成分的三自由度系统，应用窄带白噪声模拟环境激励，采用改进的Morlet小波作为连续小波变换的基函数。研究发现，降低小波函数带宽可以提高频率分辨率，解耦密集模态，但同时也加剧边缘效应问题，影响参数识别精度。为此，文章采用支持向量机（SVM）小样本预测技术对信号进行延拓，先增加信号的可用长度，变换之后再截取有用部分，使得边缘效应问题得到抑制。仿真结果表明，此方法可以得到较高的识别精度。最后，通过对磨机前两阶宻频模态进行识别，验证该方法的可行性与有效性。
