近几十年来,盲信号分离因为它在多种问题上的应用潜力受到广大研究者的重视。一般来说,盲信号分离包括盲信号并行分离和盲信号提取两种方法。所谓盲信号并行分离就是同时恢复线性混合中的独立成分,同时分离出所有的独立成分需要花费大量的时间和计算;盲信号提取就是逐个恢复部分线性混合中的独立成分。本文主要工作如下首先,系统阐述了盲信号分离问题。从信号模型出发,分析了盲信号分离固有的不确定性和基本假设条件。研究了盲信号分离的对比函数理论和优化算法理论,着重研究了盲信号提取理论及其算法。其次,基于峰度最大化,推导了盲信号提取的梯度算法和快速不动点算法。针对一类带有时间结构源信号的盲提取问题,基于源信号时间特性相关特性,我们研究了一种基于广义自相关的对比函数。最大化此对比函数,设计了一种盲信号提取不动点算法,并给出了其稳定性分析。为了克服提取算法误差向后遗传的缺点,基于该提取算法,设计了一种并行分离算法。计算机仿真实验验证了算法的有效性。