统计辨识
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基于二阶统计量的SOBI盲源分离系统
该项目实现了一种基于信号二阶统计量的典型盲源分离方法，即二阶盲辨识（SOBI）算法。 其核心功能是在源信号相互独立且具有时间相关性的前提下，仅根据多路传感器的观测混合信号，通过计算不同时延下的多个协方差矩阵并进行联合近似对角化，从而实现源信号的盲恢复与辨识。 项目首先对采集到的多路观测信号进行中心化和白化预处理，以消除信号间的线性相关性并简化混合矩阵的估计过程。 随后，系统提取信号在多个时间延迟点上的自协方差矩阵，这些矩阵包含了源信号丰富的时域结构信息。 通过调用JADE或同样的联合对角化算法，寻找一个正
