独立分量分析(ICA)怍为盲源分离(BSS)的一种新方法,是分解观测数据中独立信息的有力工具.以往的ICA算法一般假设噪声可以忽略不计,而实际的观测数据中又常常包含一些加性噪声.对于加性噪声的影响不能忽略的情况下,改进的ICA算法首先利用非零时间滞后协方差,应用两步特征值分解法(EVD)可成功地去除部分加性噪声的影响;再利用ICA算法就能更好地分离出原信号.本文通过对地震理论模型和实际资料的试验,说明改进的ICA算法能够有效地克服加性噪声对常规ICA算法的影响,能够分离出地震资料中的有效信号,从而实现利用独立分量分析压制地震资料噪声的目的.