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非负矩阵分解(NMF)要求分解得到的左矩阵为列满秩,这限制了它在欠定盲分离(UBSS)中的应用。针对此问题,提出基于带行列式和稀疏性约束的NMF的欠定盲分离算法———DSNMF。该算法在基本NMF的基础上,对NMF得到的左矩阵进行行列式准则约束,对右矩阵进行稀疏性约束,平衡了重构误差、混合矩阵的唯一性以及分离信号的稀疏特性,实现了对混合矩阵和源信号的欠定盲分离。仿真结果表明,在源信号稀疏性较好和较差两种情况下,DSNMF都能取得良好的分离效果。