盲源分離（ Blind Source Separation， BSS）是指在源信號(hào)和傳統(tǒng)信道先驗(yàn)信息均未知的情況下，僅由觀測(cè)到的混合信號(hào)恢復(fù)或分離出源信號(hào)的過(guò)程。由于在故障檢測(cè)、信號(hào)處理等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景，因此目前關(guān)于盲源分離的理論研究及實(shí)際應(yīng)用快速發(fā)展，已成為信號(hào)處理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。

　　當(dāng)源信號(hào)各分量差異較大或全局矩陣為非行元素優(yōu)勢(shì)矩陣時(shí)，基于串音誤差的變步長(zhǎng)等變自適應(yīng)分離（ EASI）算法難以正確評(píng)價(jià)分離效果，導(dǎo)致步長(zhǎng)選取錯(cuò)誤。針對(duì)該問(wèn)題，提出一種改進(jìn)的變步長(zhǎng)EASI算法。通過(guò)計(jì)算基于串音誤差的步長(zhǎng)平方根適當(dāng)增大步長(zhǎng)，同時(shí)定義信號(hào)分離度對(duì)步長(zhǎng)做進(jìn)一步調(diào)整，減小因串音誤差分離結(jié)果評(píng)價(jià)不準(zhǔn)確而導(dǎo)致步長(zhǎng)錯(cuò)誤變小的影響。仿真結(jié)果表明，該算法具有較好的步長(zhǎng)調(diào)節(jié)能力，相對(duì)傳統(tǒng)EASI算法和基于串音誤差、基于串音誤差步長(zhǎng)平方根、基于分離度的變步長(zhǎng)EASI算法分離效果更佳。