在微型电脑和大规模集成电路普及的今天,电磁噪声干扰正成为人们生活中日益突出的问题,各国也纷纷制定标准以约束产品的噪声辐射量。因此,在产品设计之初,就必须严格掌控其辐射功率,一旦出现辐射问题就必须快速寻找病因所在,进行整改和重设计,以缩短产品的设计周期。然而通常情况下,技术人员往往依靠其经验对问题产品进行问题的定位,效率往往十分低下,因而急需一种规范化的方法来对电磁干扰噪声进行快速溯源。本文就以此为目标提出了一种基于盲源分离和支持向量机的噪声溯源方法。首先在电波暗室内使用若干个观测传感器对电子产品进行进场辐射信号采集,获取若干组元件辐射的混合信号；然后采用盲源分离算法对采集信号进行分离,分解出各个独立元件的辐射信号；最后采用基于经验模态分解的方法对辐射信号进行特征提取,为电磁兼容问题的溯源提供一定的参考。在信号分解的步骤中,考虑到不知道源信号的个数,因此采用一种基于统计稀疏分解的欠定盲源分离方式对观测信号进行分解。分解过程中,本文提出一种新的混合矩阵估计方法,该算法首先通过多次设定势函数单位间隔对源信号估计个数进行观察,观察最长平稳区间确定源信号个数,然后在有效的参数区间内,通过设定样点置信度对样点进行筛选,仅保留可靠的样点用于混合矩阵估计。对样点进行筛选过后,利用一种基于支持向量回归机的回归算法,对样点进行回归操作,获取一条一单个聚类方向上所有样点拟合度最高的一条直线,作为该聚类集群所代表的的聚类方向,从而获取混合矩阵列向量的估计。实验表明,同传统盲源分离算法相比,本文提出的混合矩阵估计算法可有效提高估计精度,并且能够较为准确地分离出实验室中的实际信号。