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该文研究超定盲信号分离,即观测信号个数不少于源信号个数情况下的盲信号分离问题。作者 从分离矩阵的奇异值分解出发,首先提出一种基于独立分量分析的超定盲信号分离代价函数,接着推导了一 般梯度学习算法。此后,借助于相对梯度的概念,证明超定盲信号分离与通常的完备盲信号分离具有相同形 式的自然梯度算法。仿真试验验证了算法的有效性。