独立成分分析是解决盲信号分离问题的一种有效方法。它的求解方式可以从不同的角度出发，将独立性判断准则转变成可优化的目标函数。本文着重研究依照峰度准则的目标函数构造和算法实现。首先，分析和比较了几种常用的峰度优化目标, 并深入探讨了峰度绝对值和作为目标函数所具有的无假解性质。对于只存在两个任意混合信源的情形，以及只存在三个等峰度混合信源的情况, 严格地证明了峰度绝对值和目标函数是无假解的。然后，本文进一步提出了优化峰度绝对值和目标函数的峰度开关算法：自稳定型的投影梯度法和测地线迭代法, 并进行了多种模拟实验与分析。本文还推导了两个重构分量优化的直接求解方法，并在此基础上建立了改进的Jacobi算法。复杂度分析和实验结果对比显示改进的Jacobi算法的效率可以与FastICA算法媲美。

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