La separación ciega de señales de fuente es un poderoso método de procesamiento de señales que se ha utilizado ampliamente en los campos del procesamiento de señales biomédicas, procesamiento de señales de matriz, reconocimiento de señales de voz, procesamiento de imágenes y comunicaciones móviles.
La separación de fuentes ciegas (BSS) es un problema tradicional y extremadamente desafiante en el procesamiento de señales. BSS se refiere a la recuperación de señales que no se pueden observar directamente a partir de varias señales mixtas observadas. El proceso de cada señal original es "ciego". aquí, se refiere a los dos aspectos de que la señal fuente no se puede medir y las características del sistema híbrido se desconocen de antemano. En aplicaciones de ingeniería e investigación científica, muchas señales de observación pueden considerarse como una mezcla de señales de múltiples fuentes. El llamado problema del cóctel es un ejemplo típico. Entre ellos, el análisis de componentes independientes (ICA) es un método de separación de señales de fuente ciega. Se ha convertido en una herramienta poderosa para el procesamiento de señales de matriz y el análisis de datos, y BSS tiene un rango de aplicación más amplio que ICA. En la actualidad, la investigación nacional sobre problemas de separación de señales ciegas ha logrado grandes avances en teoría y aplicación, pero todavía quedan muchos problemas que deben estudiarse y resolverse más a fondo.