该文全面系统地研究了盲辨识和信号盲分离的理论与方法.内容包括:一、对瞬时混叠信号盲分离与盲辨识的可辨识性及辨识的不确定性进行了系统的分析.基于累积量,提出并证明了分离的四个准则;准则指出:输入源信号中最多仅含一个高斯信号,其余都为非高斯信号时,信号是可分的,准则同时给出了分离系统的构造方法;据此针对非对称分布信号和非高斯信号提出了两个信号分离算法;二、对两输入两输出卷积混叠信号盲分离的解的唯一性、分离系统的构造及其解进行了系统的归纳、分析和对比.提出并证明了可辨识性的四个命题,给出了两类可辨识模型;提出了两个基于特征分析的辨识算法,算法能够保证解的唯一性,同时避开了已有方法的收敛性问题;三、对多输入多输出卷积混叠信号盲分离的问题,提出并证明了输入数目未知识情况下这类问题解的两个充分条件.据此提出了两个辨识算法,算法去除了大多数已有方法中的输入信号独立同分布的约束,并且适用于输入信号数目未知的辨识问题;四、针对一类特殊的信号分离问题——高斯AR过程与高斯白噪声的盲分离与参数估计,系统地分析和归纳了该类问题的最大似然解决方法,在此基础上基于预测误差方法,给出了一种新的最大似然解决方法.