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盲分离技术与独立分量分析(ICA)由于不需要知道信号的先验信息而得到广泛应用。ICA是信号处理的一种新技术。其基本目标是寻找线性变换矩阵,将观测的多维混合信号进行变换,变换后的输出信号各分量之间尽可能统计独立。将改进的遗传算法(GA)与ICA相结合,提出基于优先进化自适应GA的盲源分离算法,并与传统的遗传算法进行了比较,证实了其具有更好的收敛性和稳态性能。对3段声音信号进行了仿真,仿真结果证明了算法的有效性。