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提出一种新的盲信号分离的神经网络方法,该方法将小波变换和独立分量分析(ICA,Independent Component Analysis)相结合.利用小波变换的滤噪作用,将混合在原始信号中的部分高频噪声滤除后,再重构原始信号作为ICA的输入信号,有效地克服了现有ICA算法不能将噪声从源信号中分离的缺陷.实验结果表明,将该方法用于多通道脑电信号的盲分离是很有效的.