基于分离度的变步长盲源分离算法，将峭度梯度算法改进成变步长梯度算法，提高了分离性能，使收敛速度加快，使计算耗时减少。程序编入了两种算法的对比。-BSS based on separation degree by vary step gradient.

常用的盲分离算法有二阶统计量方法、高阶累积量方法、信息最大化（ Infomax ）以及独 立成分分析（ ICA ）等。这些方法取得最佳性能的条件总是与源信号的概率密度函数假设有关， 一旦假设的概率密度与实际信号的密度函数相差甚远，分离性能将大大降低。本文提出采用 核函数密度估计的方法进行任意信号源的盲分离，并通过典型算例与几种盲分离算法进行了 性能比较，验证了方法的可行性。(The commonly used blind separation algorithms include