盲源分离是信号处理领域中的一个重要研究方向,广泛应用于通信、医学、图像和语音信号处理等领域。盲源分离问题具有广阔的应用前景,得到了学术界的高度重视,并逐渐成为新的研究热点。本文在现有文献的基础之上,对利用遗传算法进行盲源分离的基本原理和具体算法方面做了一些工作。首先,分析源信号混合的两种方式,将盲源分离问题分为瞬时混合系统的盲源分离和卷积混合系统的盲源分离两类。概述盲源分离算法的研究现状,分析分离算法性能评价标准。其次,利用遗传算法全局收敛性强的特性,基于高阶累积量遗传算法进行盲源分离算法,设计待求混合矩阵的遗传编码方式;进一步,设计自适应遗传算子,根据适度值进行自适应调节,以调整进化过程中的进化效率,保证算法进行全局优化搜索。再次,在瞬时混合系统的盲源分离算法中,为解决评判分离效果问题,构造基于四阶累积量的目标函数。同时针对算法的收敛性能,改进选择方式,采用不放回取样式选择,消除重复选择的可能,同样保证进化初期种群的多样性。最后,针对卷积混合系统的盲源分离算法中计算过大问题,结合分段处理的思想,提出一种基于优先进化自适应遗传算法,使得算法更容易收敛于全局最优解,并降低算法的复杂度。