斜拉索大桥作为具有重大经济意义、社会意义、乃至军事意义的大型桥梁建筑，为了防止斜拉索桥梁结构灾难性事故的发生，需要对其结构进行有效的安全检测。斜拉索是斜拉桥的主要承重构件，因此如何快速、有效的对其健康状态进行检测是实现斜拉索大桥安全检测的关键技术。不管是在斜拉桥结构施工阶段还是在运营阶段,要想确保斜拉索有足够的张力支撑整座桥梁，通过振动信号的采集、传输、处理技术是对大桥索力检测的一种有效方式。在桥梁建成后拉索索力检测的主要手段是通过振动测试，采集拉索振动信号并分析得到拉索固有频率，再结合弦振动理论公式计算出索力。桥梁拉索振动检测一般通过低频加速度传感器拾取振动信号，再经由无线通信传输到上位机进行储存、特征提取、波形显示。模态分析技术是研究结构动力特性的一种近代方法，该方法从测试所得的数据中，确定振动系统的模态参数。本文在嵌入式终端利用轻量级模态处理技术识别出拉索的固有频率，无需人工激励，仅利用环境激励即可，节省了人力物力。超便携技术可以在一个手持设备和下位机之间实现信号采集、预处理、数据传输、基频提取、波形显示等功能。本文对比分析了常见时域模态分析算法的性能及优缺点，针对嵌入式系统的特点，选择使用具有较好性能和计算精度的改进的随机子空间算法识别拉索的各阶频率。本文在此理论基础上设计了一个基于轻量级模态处理技术的超便携振动信号采集与处理技术检测系统，其中：基于单片机技术开发的下位机主要负责振动信号的采集，基于ARM-Android平台开发的上位机主要负责数据的存储、振动信号的预处理、模态频率的提取、波形显示。本文采用OK6410开发板搭建了Android开发平台，并针对嵌入式系统中的随机子空间算法效率改进问题进行了较深入的研究。系统的功能与性能通过了实验室的一系列测试和现场的工程实测。结果表明本文提出的改进的随机子空间算法能够快速识别出大多数情况下的拉索振动信号的基频数据并据此计算出索力值，进一步测试表明该算法在不影响精度的情况下有效的提高了嵌入式系统中的基频分析效率，同时也验证了本文提出的超便携振动信号的采集与处理技术的有效性和实用性。