本文探讨了深度学习在脑机接口（BCI）中的应用，特别是运动想象（MI）信号的分类性能。研究提出了深度域自适应框架（SDDA）和动态领域自适应网络（DADL-Net），显著提高了分类准确率。同时，介绍了几何深度学习方法和无监督半监督架构（SSDA），在不同数据集上表现优越，推动了BCI技术的临床应用。