我国对BSS的研究相较于国际上较晚。1996年张贤达在其专著中[[22] 张贤达。 时间序列分析——高阶统计量方法[M]。 北京: 清华大学出版社。 1996-04][22]提到了BSS的基础理论并阐述了一些算法。之后几年，我国对BSS的研究逐渐变多。何振亚基于高阶累积量研究了高阶谱的BSS来处理瞬时混合信号，提出了两种算法[[23] 何振亚, 刘琚, 杨绿溪,等。 盲均衡和信道参数估计的一种ICA和进化计算方法[J]。 中国科学:技术科学, 2000, 30(2):142-149。][23]。胡光锐和虞晓等人主要进行BSS在语音分离范畴的运用探究，结合熵最大法和MMI法，提出了利用Gaussian混合模型概率密度估量的改进算法[[24] 胡光锐, 虞晓。 基于二阶前向结构和信息最大理论的语音增强算法[J]。 上海交通大学学报, 2000, 34(7):877-880。][24]，实验仿真结果证实了其算法可靠性。冯大政等学者给出了一类自适应学习算法[[25] 冯大政, 史维祥。 一种自适应信号盲分离和盲辨识的有效算法[J]。 西安交通大学学报, 1998(5):76-79。][25]，该算法能有效遏制噪音。韦岗和谭丽丽使用随机梯度算法，利用最小互信息准则来处理卷积混合信号[[26] 谭丽丽, 韦岗。 卷积混叠信号的最小互信息量盲分离算法[J]。 通信学报, 1999, 20(10):49-55。][26]。这些学者的研究推动了我国BSS研究领域的发展。