Python 盲源分離算法是一種基于獨立成分分析（ICA）的信號處理技術，可以將多個混合信號源分離出來，以獲得這些信號源的原始信號。

import numpy as np
from scipy import signal
def blind_source_separation(X, max_iter=2000):
# 對 X 進行中心化和白化處理。
X -= X.mean(axis=1, keepdims=True)
X /= X.std(axis=1, keepdims=True)
covariance = np.dot(X, X.T) / X.shape[1]
U, S, _ = np.linalg.svd(covariance)
whitening = np.dot(U, np.dot(np.diag(1.0 / np.sqrt(S + 1e-10)), U.T))
X_white = np.dot(whitening, X)
# 進行盲源分離處理。
W = np.random.randn(X.shape[0], X.shape[0])
for i in range(max_iter):
W_dot_X = np.dot(W, X_white)
Y = 1.0 / (1.0 + np.exp(-W_dot_X))
delta_W = np.dot(1 - 2 * Y, W_dot_X.T) / X.shape[1] + np.linalg.inv(W.T)
W += delta_W
# 得到分離后的矩陣。
X_hat = np.dot(W, X)
return X_hat

以上是 Python 的盲源分離代碼實現，可以將需要處理的混合信號傳入函數 blind_source_separation() 中，然后獲得分離后的原始信號。