提出了一种基于核函数的杂系盲源分离算法，该算法可以充分分离杂系混合信号。通过引入非线性核函数和平滑参数，将分离信号进行非线性核映射，最优化平滑参数，同时更新混合分离矩阵，通过不断迭代学习，对混合信号进行盲源分离。仿真结果表明，与EASI、白化和自然梯度算法相比，本方法能更有效地分离同系混合或杂系混合信号，收敛速度更快，且能够适应于非平稳环境，具有一定的实用性。