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目前国际国内对盲源分离问题的研究工作仍处于不断发展阶段，新理论、新方法还在源源不断地涌现 。 1986年 ，法国学者Jeanny Herault和Christian Jutten提出了递归神经网络模型和基于Hebb学习律的学习算法 ，以实现2个独立源信号混合的分离 。这一开创性的论文在信号处理领域中揭开了新的一章，即盲源分离问题的研究。
其后二十几年来 ，对于盲信号分离问题 ，学者们提出了很多的算法，每种算法都在一定程度上取得了成功 。从算法的角度而言 ，BSS算法可分为批处理算法和自适应算法；从代数函数和准则而言 ，又分为基于神经网络的方法、基于高阶统计量的方法 、基于互信息量的方法 、基于非线性函数的方法等 。
尽管国内对盲信号分离问题的研究相对较晚，但在理论和应用方面也取得很大的进展。清华大学的张贤达教授在其1996年出版的《时间序列分析——高阶统计量方法》一书中 ，介绍了有关盲分离的理论基础 ，其后关于盲分离的研究才逐渐多起来 。近年来国内各类基金支持了盲信号处理理论和应用的项目，也成立了一些研究小组 。 虽然盲源分离理论方法在最近20年已经取得了长足的发展，但是还有许多问题有待进一步研究和解决。首先是理论体系有待完善 。实际采用的处理算法或多或少都带有一些经验知识 ，对于算法的稳定性和收敛性的证明不够充分 。盲源分离尚有大量的理论和实际问题有待解决 ，例如多维ICA问题、带噪声信号的有效分离方法 、如何更有效地利用各种先验知识成功分离或提取出源信号 、一般性的非线性混合信号的盲分离、如何与神经网络有效地结合 、源信号的数目大于观察信号的数目时ICA方法等。另外，盲源分离可同其他学科有机结合 ，如模糊系统理论在盲分离技术中的应用可能是一个有前途的研究方向；盲源分离技术与遗传算法相结合 ，可以减少计算复杂度，提高收敛速度 。如何有效提高算法对源信号统计特性的学习和利用也需要进行深入研究 。在硬件实现方面 ，盲分离问题也存在着极大的发展空间 ，例如用FPGA实现等。
经过人们将近20年的共同努力，有关盲分离的理论和算法得到了较快发展 ，包括盲分离问题本身的可解性以及求解原理等方面的基本理论问题在一定程度上得到了解决 ，并提出了一些在分离能力 、内存需求、计算速度等方面性能各异的算法。由于该问题的理论研究深度和算法实现难度都较大，目前对于盲分离的研究仍然很不成熟 ，难以满足许多实际应用需求 ，许多理论问题和算法实现的相应技术也有待进一步探索 。
时间序列分析法是一种历史资料延伸预测，也称历史引申预测法 。它是对以时间数列所能反映的社会经济现象的发展过程和规律性进行引申外推 、预测其发展趋势的方法。
时间序列，也叫时间数列 、历史复数或动态数列 。它是将某种统计指标的数值 ，按时间先后顺序排列所形成的数列 。时间序列预测法就是通过编制和分析时间序列 ，根据时间序列所反映出来的发展过程、方向和趋势进行类推或延伸，借以预测下一段时间或以后若干年内可能达到的水平。其内容包括：收集与整理某种社会现象的历史资料；对这些资料进行检查鉴别 ，排成数列；分析时间数列 ，从中寻找该社会现象随时间变化而变化的规律，得出一定的模式；以此模式去预测该社会现象将来的情况 。
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