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提出了一种基于核函数的杂系盲源分离算法,该算法可以充分分离杂系混合信号。通过引入非线性核函数和平滑参数,将分离信号进行非线性核映射,最优化平滑参数,同时更新混合分离矩阵,通过不断迭代学习,对混合信号进行盲源分离。仿真结果表明,与EASI、白化和自然梯度算法相比,本方法能更有效地分离同系混合或杂系混合信号,收敛速度更快,且能够适应于非平稳环境,具有一定的实用性。