信号分离研究：基于信号处理的方法

信号分离是一项重要的研究领域，它涉及将混合在一起的信号分解成其组成部分或源信号。在许多实际应用中，我们常常需要从复杂的混合信号中提取出特定的信息或者分离出不同的信号成分。在本文中，我们将讨论一些基于信号处理的方法来实现信号分离，并提供相应的源代码。

一、独立成分分析（Independent Component Analysis，ICA）
独立成分分析是一种常用的信号分离方法，它假设混合信号是由相互独立的源信号线性组合而成的。ICA的目标是通过估计混合矩阵的逆矩阵来恢复源信号。以下是一个基于ICA的信号分离的示例代码：

import numpy as np
from scipy import signal

# 生成混合信号
source1 = np.random.randn(1000