比较多个信号的相似性

Question

我有多个信号（介于2到100之间），需要确定何时有大量信号与其余信号分开。 我们正在探索机器学习技术，但我们也希望将其作为信号处理问题加以解决，并查看在哪里可以获得最佳结果。

这篇非常有用的文章表明，最好的结果来自加权的技术集合，包括：

• 时域相似度（静态）：就地相加并求和。
• 时域相似（带shift *）：对每个信号进行FFT，乘法和IFFT。 （matlab的xcorr）
• 频域相似性（静态**）：对每个信号进行FFT，相乘和求和。
• 频域相似性（带有shift *）：将两个信号相乘并进行FFT。 这将显示信号是否共享相似的频谱形状。
• 能量（或功率，如果长度不同）相似

但这是一个相当高级的大纲。 谁能指出我对这些技术的更详尽的讨论，最好是使用一些python代码或代替一些R中的代码？