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文章提出了一种单混和信号盲源分离（BSS）问题的改进解法。在源信号数大于混合信号数时，标准ICA法不再有效，BSS可使用稀疏分解法。文章首先将稀疏分解法等同于支撑向量回归（SVR）的一种形式，为稀疏分解法提供新的直观解释和求解方法。通过引入序列最小化算法（SMO）求解该SVR类比形式，显著提高了算法的速度和实用性。最后，我们将方法应用于QAM调制信号的单混合信号的盲分离问题，得到较好的分离效果。