盲信号处理算法主要有批处理算法和自适应算法两类，本文导出了一种批处理和自适应相结合的快速独立分量分析(FastIndependentComponentAnalysis，FastICA)算法，将该算法应用于语音信号盲分离处理，通过综合实验，从分离前后的波形、频谱图和主要评价参数说明该算法具有良好的信号分离效果。与扩展联合对角化(TheJointApproximativeDiagonalizationof Eigenmatrix，JADE)算法和自然梯度(NaturalGradient，NG) 算法比较，fastICA算法具有更好的分离效果。
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