[Q, J] = schur(Psi' * Phi' * X * Omega * Psi); [V, D] = eig(J); U = Psi * V; [U, idx] = sort(U, 2, 'descend'); V = V(:, idx); D = D(idx, idx); Psi = U * V'; Lambda = Lambda * D;

上面这段代码是 `sgmd` 函数中的辛谱分解步骤，下面是具体的解释：

1. 首先，我们计算矩阵 $\Psi^\top \Phi^\top X\Omega\Psi$ 的谱分解，其中 $\Psi$ 和 $\Phi$ 分别是前面迭代得到的中间矩阵和左边的正交矩阵，$\Omega$ 是右边的正交矩阵，$X$ 是输入的数据矩阵。这里使用 `schur` 命令对矩阵进行辛谱分解，得到特征值矩阵 $J$ 和辛变换矩阵 $Q$，即：

   [Q, J] = schur(Psi' * Phi' * X * Omega * Psi);

2. 接着，我们对特征值矩阵 $J$ 进行特征值分解，得到特征值矩阵 $D$ 和特征向量矩阵 $V$，即：

   [V, D] = eig(J);

3. 然后，我们对辛变换矩阵 $Q$ 乘上特征向量矩阵 $V$，得到辛变换矩阵 $U$，即：

   U = Psi * V;

4. 接着，我们对辛变换矩阵 $U$ 按列进行降序排列，得到排序后的辛变换矩阵 $U$ 和排序后的特征向量矩阵 $V$，即：

   [U, idx] = sort(U, 2, 'descend');
   V = V(:, idx);

5. 最后，我们对特征值矩阵 $D$ 按照排序后的顺序进行排序，得到排序后的特征值矩阵 $D$，即：

   D = D(idx, idx);

6. 最终，我们根据新的辛变换矩阵 $U$ 和特征向量矩阵 $V$ 计算中间矩阵 $\Psi$，即：

   Psi = U * V';

同时，我们还需要更新奇异值矩阵 $\Lambda$，即：

   Lambda = Lambda * D;

以上就是 `sgmd` 函数中的辛谱分解步骤，它是整个算法的核心部分，用于提取原始数据中的模态信息。