盲源分离是指在源信号和混合信道未知的情况下,仅根据观测信号以及源信号统计独立的假设对源信号和混合信道进行恢复的方法。盲源分离在语音增强,生物医学,阵列处理,图像识别等众多领域都已有广泛的应用。本文详细的阐述了盲源分离的理论,对线性瞬时混合和线性卷积混合都做了深入的研究,并将盲源分离方法应用到电力变压器有载分接开关的振动信号分离上面。主要内容概括如下：本文对线性瞬时混合模型下的各种经典算法进行了理论研究,并通过仿真,对基于不同准则和不同优化方法的算法进行了对比,考察了他们的分离效果、适用范围和收敛速度。本文对线性卷积混合问题进行了阐述,并对一种频域二阶盲解卷方法进行了研究,仿真表明：该算法对平稳信号的盲解卷有很好的分离效果。本文还将线性瞬时混合中的SOBI算法应用到电力变压器有载分接开关的振动信号分离中,并结合端点检测法和相位自动对准法实现了有载分接开关振动信号的自适应提取。