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本文研究了后非线性混合信号的盲分离.后非线性混合信号是由线性混合的每一路信号分别经过一个非线性畸变产生的.因此分离这种信号需要在适用于线性混合的线性分离结构前放置一个用于补偿非线性畸变的非线性校正部分.本文用一种最大似然方法推导了一般后非线性分离结构的学习公式.在前人一些工作的基础上，提出了一种用于亚、超高斯信号后非线性混合的盲分离算法.该算法用多层感知器对分离结构的非线性校正部分进行建模，迭代过程中根据一稳定性条件在分别适用于亚、超高斯信号的概率模型间进行切换并以块自适应方式工作.通过对模拟信号及实际信