本文给出了一种应用于盲信号分离，并消除积累误差的逐个分离算法。 　　盲信号分离是一种新兴的技术，应用这种技术我们可以从一些信号的线性混合信号中，分离出原信号。但有一个前提条件，原信号必须是独立的，因此原信号分离又被称作：独立分量分析。 　　但是，在盲信号分离中，有一个根本的问题一直没得到很好的解决。如何判断我们分离出的信号是不是原信号。如果我们不能作出正确的判断，那么我们的分离也就没有了意义。在2000年，Z.Ding和TuanNguyen在参考文献中，指出了分离信号如果是原信号，那么我们所用的分离向量一定是成本函数的局部最大值，但是这种关系很难应用于算法，而且原文的讨论中还存在着一些不合适的假设。 　　本篇文章的主要目的是，提出一个可以简单地被应用于算法的判断准则，并提出一个逐个分离算法。因为逐个分离过程本身，会使得误差被积累，被放大，因此我们提出了一些办法去消除这种误差的积累与放大。