标题中提到的“欠定盲源分离的混合矩阵估计算法”，指的是在源信号数量多于传感器数量的情况下，通过盲源分离技术估计混合矩阵的方法。在盲源分离（Blind Source Separation, BSS）中，通常存在三种类型的问题分类：正定盲源分离（NBSS，源信号数量等于传感器数量）、过定盲源分离（OBSS，源信号数量少于传感器数量）以及欠定盲源分离（UBSS，源信号数量多于传感器数量）。当传感器数量少于源信号数量时，问题成为欠定的，因此混合矩阵的估计变得更为复杂。
描述中提到的算法首先提出了一种有效的检测算法来识别单一源点，这些点是信号中仅有一个源信号被激活的位置。检测算法是通过利用混合信号的时间-频率系数以及系数的复共轭来找出这些单一源点。接着，基于概率密度的方法被提出，用以找到更为可靠的单一源点并进行聚类。最终，通过重新选择和聚类单一源点获得混合矩阵。实验结果表明，当传感器数量少于源信号数量时，该算法能够准确估计混合矩阵。
在盲源分离和信号处理领域，混合矩阵（也称为混叠矩阵或混合模型）是一个关键概念，它描述了源信号如何被混合或叠加成观测信号。混合矩阵的估计是盲源分离过程中的核心步骤之一，因为只有准确估计出混合矩阵，才能够对混合信号进行正确地分离，提取出未知的源信号。这对于很多应用领域都具有重要的实际意义，如生物医学工程、语音信号处理、图像处理、通信系统、机械故障诊断等。
在盲源分离的过程中，混合矩阵的确定是十分关键的一步。由于在欠定盲源分离问题中，传感器数少于源信号数，直接从混合信号中估计出源信号并不可行，因此需要借助其他算法或方法来进行间接估计。该研究提出的算法正是为了解决这一难题。
算法的基本流程包括以下三个主要步骤：
1. 使用有效检测算法找出单一源点。这一步是通过分析混合信号的时间-频率特性以及利用信号系数的复共轭特性来实现的。这里可以理解为，当某一时刻只有一个源信号对观测信号有贡献时，就可以认为该时刻信号是单一源信号。
2. 基于概率密度的方法来识别更可靠的单一源点并进行聚类。聚类过程是将具有相似统计特性的数据点分配到同一组中，从而使得混合矩阵的估计更为准确。
3. 通过重新选择和聚类单一源点来获得最终的混合矩阵。这一步是算法最终输出的混合矩阵，它反映了各传感器接收到的信号与源信号之间的关系。
在研究背景中，已经指出盲源分离技术已经广泛应用于多个领域，包括但不限于生物医学工程、语音信号处理、图像处理、通信系统以及机械故障诊断等。这些应用体现了盲源分离技术的实用价值和研究的广泛性。该技术能够从观测的混合信号中提取出未知的源信号，而不需要任何关于源信号或混合过程的先验知识。
以上所提及的研究论文发表在2016年的Circuits Syst Signal Process期刊上，由哈尔滨工程大学信息与通信工程学院的几位研究人员联合撰写。该研究为欠定盲源分离问题的解决提供了一种新的混合矩阵估计方法，并通过实验验证了其有效性。
