近年来，随着计算机软硬件技术的飞速发展，盲分离技术已成为一项新兴的信号处理方法。由于其能够从观测的混合信号中恢复出原始信号，而对原始信号和混合系统的先验知识要求很少，因此在无线通信、医学信号处理、图像增强和语音分离方面有着广泛的应用。本文首先介绍了盲分离中重要的数学概念，并阐述了其物理含义。其次阐述了盲分离的基本原理。通过介绍四种分离准则：互信息量最小化准则、信息极大化判据、极大似然判据、非高斯性判据，引出两种经典的盲分离算法：相对梯度算法和固定点算法。通过实验对比，得出固定点算法不仅具有优良的可靠性，更具有出众的收敛性。同时介绍了未知源信号数目估计这个在信号分离过程中经常遇到的问题。通过实验仿真，证明基于二阶统计量的源数估计方法的可行性。最后重点研究了检测设备中纵向传感器阵列特殊的物理结构和采集到信号的阵列特性，分析了传感器之间信号串扰产生的原因。为了消除采集信号之间的串扰，本文试探性地将盲分离方法应用到多路信号串扰消除的应用中来，并设计了基于盲分离的多路检测数据处理系统。通过MatLab软件仿真平台在PC机上对实际传感器采集的多路信号进行串扰消除试验，试验结果表明：本文设计的系统可以消除信号之间的串扰，满足检测设备要求。本课题的研究在理论上可以促进盲分离技术的发展，拓展其应用领域；在实践上解决了多路检测信号之间的串扰这个问题，提高了检测设备的可靠性，进一步完善了检测设备。