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利用稀疏分量的直线聚类性，提出了欠定盲源分离中估计混合矩阵的一种方法。该方法通过构造比率矩阵对观测信号进行分选，剔除了源信号频谱重叠的部分，然后利用鲁棒竞争的聚类学习算法获得对混合矩阵的精确估计，解决了源信号在频域不充分稀疏的条件下准确估计混合矩阵的问题。在估计出混合矩阵的基础上，利用最短路径法分离出源信号。由仿真结果可以看出，与传统的K均值估计混合矩阵的方法相比，方法具有更好的鲁棒性。