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对于传统的自然梯度算法，在处理非平稳信号时，在步长更新迭代过程中，非平稳信号变化幅度过快而导致分离矩阵幅度变化的不稳定，从而影响分离效果。针对此问题，结合变步长的思想，提出了基于正交约束的自然梯度盲分离算法，该算法主要对恢复信号进行约束，通过使用瞬时误差有目的地控制变步长，从而加快算法收敛速度且提高了分离精度，同时保证了非平稳环境下分离过程的稳定性。结果表明，正交约束下的盲源分离算法可以高效地分离出非平稳环境下的源信号。