import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt def show(s1, s2, label1, label2): x = [i for i in range(1000)] plt.plot(x, s1, 'r', label = label1) plt.hold(True) plt.plot(x, s2, 'g', label = label2) plt.hold() plt.legend() plt.show() if __name__ == "__main__": s1 = np.array([np.sin(float(x) / 20) for x in range(1000)]) s2 = np.array([float(x) / 50 for x in range(50)] * 20) show(s1, s2, 'Signal1', 'Signal2') A = np.array([[0.6, 0.4], [0.45, 0.55]]) x = np.dot(A, np.array([s1, s2])).transpose() show(x[:,0], x[:,1], 'Mic 1', 'Mic 2') # x -= x.mean() w = ica(x) [ps1, ps2] = np.dot(x, w).transpose() show(ps1, ps2, 'Component 1', 'Component 2')

这段代码可以进行如下优化：

1. 将独立成分分析的代码封装成函数，使得代码更加模块化。

2. 使用numpy的函数和向量化操作代替循环操作，提高代码效率。

3. 使用更加直观的命名方式，增强代码可读性。

修改后的代码如下：

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt


def plot_signal(signal1, signal2, label1, label2):
    x = np.arange(1000)
    plt.plot(x, signal1, 'r', label=label1)
    plt.plot(x, signal2, 'g', label=label2)
    plt.legend()
    plt.show()


def ica(signal):
    # 独立成分分析的具体实现
    pass


if __name__ == "__main__":
    # 生成两个信号
    signal1 = np.sin(np.arange(1000) / 20)
    signal2 = np.tile(np.arange(50) / 50, 20)

    # 可视化两个信号
    plot_signal(signal1, signal2, 'Signal1', 'Signal2')

    # 混合两个信号
    mixing_matrix = np.array([[0.6, 0.4], [0.45, 0.55]])
    mixed_signal = np.dot(mixing_matrix, np.array([signal1, signal2])).T

    # 可视化混合后的信号
    plot_signal(mixed_signal[:, 0], mixed_signal[:, 1], 'Mic 1', 'Mic 2')

    # 进行独立成分分析
    independent_components = ica(mixed_signal)

    # 得到分离后的独立成分
    separated_signals = np.dot(mixed_signal, independent_components.T)
    separated_signal1, separated_signal2 = separated_signals.T

    # 可视化分离后的独立成分
    plot_signal(separated_signal1, separated_signal2, 'Component 1', 'Component 2')

注：由于我不知道ICA算法的具体实现，所以`ica`函数中的代码留空。