盲信号处理是近年来信号处理研究的热点之一。未知信源的数目极大的限制了盲信号处理结果的正确性，这是盲信号处理近年来迫切需要解决的问题。本文主要针对欠定多通道和单通道两种情况的盲信源数目估计问题进行研究。首先，本文论述了盲信号处理的研究背景及其相应的数学模型，以及盲信源数目估计的国内外研究现状。通过理论分析和实验结果，论述了信源数目估计正确与否，对MUSIC算法盲信号处理算法的影响；分析了目前信源数目估计的主要算法存在的优缺点；提出了在未知信源数目的自适应阈值MUSIC算法，通过实验验证了这种算法具有较好的性能。其次，介绍了欠定多通道盲信号问题，分析了信号稀疏性处理技术在信源数目估计中的应用；提出了基于K′均值的信号稀疏化信源数目估计算法，实现了在欠定条件下盲混合信号信源数目的准确估计。最后，分析了单通道盲信号问题的特殊性，介绍了一种基于滤波器的单通道盲信号维数扩展问题。针对含有噪声的单通道盲信号，结合四阶累积量算法和本文提出的自适应阈值特征值分解算法，提出了一种基于高阶累积量的含噪声单通道信源数目估计算法，有效地估计出了含有噪声的单通道信源数目。