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分析了当存在高斯背景噪声时一类盲分离算法的性能，指出此时盲分离算法仍可用于估计解混矩阵，而输出信号为分离的源信号与高斯噪声的叠加。利用现代时间序列分析方法（MTSSAM）建立了输出信号的自回归移动平均（ARMA）新息模型，并给出了一种基于多维线性最小二乘法的信号滤渡算法。仿真试验表明，该算法稳定且收敛，可以在背景噪声存在时有效地恢复源信号的波形。