摘要
盲源分离(BlindSourceSeparation,BSS)技术旨在从观测到的混合信号中恢复出未知的源信号，而无需任何关于源信号或混合过程的先验信息。
作为信号处理领域的重要研究方向，BSS在语音识别、图像处理、生物医学工程等领域展现出巨大的应用潜力。
本文首先介绍盲源分离的基本概念、研究意义及应用领域，接着重点从经典算法和改进算法两方面对BSS的研究现状进行综述，并对不同算法的优缺点进行比较分析。
最后，展望了盲源分离技术的未来发展趋势，包括深度学习与盲源分离、非线性盲源分离以及多模态盲源分离等。
关键词：盲源分离，独立成分分析，稀疏成分分析，深度学习，非线性盲源分离
随着信息技术的快速发展，我们身处一个充满海量数据的时代。
如何从复杂、海量的观测数据中提取有价值的信息成为众多领域亟待解决的关键问题。
盲源分离技术作为一种强大的信号处理工具应运而生，它能够在源信号和混合过程均未知的情况下，仅利用观测到的混合信号，实现源信号的有效分离。
盲源分离的概念最早起源于20世纪80年代，并在随后的几十年中得到迅速发展。
其基本思想是：假设多个统计独立的源信号经过未知的混合过程后被传感器接收，形成观测信号。
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