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近年来，脑机接口（BCI）系统的发展受到神经科学家的广泛关注，脑机接口可以作为一种沟通手段，并为运动障碍患者的运动功能恢复。脑机接口（BCI）设计的一个重要部分是正确地对脑信号进行分类，这些信号过去是通过脑电（EEG）采集的，然而，最近的研究表明，当EEG与fNIRS等其他神经成像方法相结合时，分类结果更为可靠。传统的分类方法需要先验特征预处理来训练模型，这样的特征选择是一个困难且研究较多的问题，通过使用深度神经网络（DNN），记录可以直接反馈给算法进行训练，避免了特征选择的需要。本研究探讨了DNNs在运