在工程应用中,许多信号统计上都服从或者近似服从广义Gaussian分布(GGD:General- ized Gaussian Distribution).着重讨论了广义Gaussian信号的稀疏性问题.首先,针对广义Gaussian信号,推导出了反映信号稀疏性的数学公式.按照这个公式,Laplacian信号的度量值为1,Gaussian信号度量值为2.通过计算信号的度量值,并将其与Laplacian信号和Gaussian信号的度量值进行比较,可以很直观地知道该信号的稀疏程度.同时,给出了一些稀疏盲分离实例.仿真结果表明:(1)在源信号极其稀疏的情况下,比如稀疏性度量值只有0.083(仿真1),借助稀疏性能够很好地实现欠定盲分离(UBSS:Undetermined Blind Source Separation);(2)当观测信号数目比较少的情况下,如仅有3个观测信号,只有当源信号比Laplacian信号更为稀疏时,如稀疏度量值为0.7012(仿真2),对于欠定盲信号分离问题,才可能取得较好的盲分离效果.