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本文提出了一种迭代的非正交联合对角化算法-增强联合对角化算法(EJD).EJD通过不断地循环迭代实现联合对角化,在每一步迭代中,EJD把联合对角化问题转化为求低阶矩阵的特征向量问题.EJD算法具有简单、有效、计算方便等优点.大量的盲分离(BSS)仿真结果显示,EJD算法可以有效地应用于盲信号分离,且性能较好,特别是在混合噪声很大的条件下.