该文以深度学习中的自动编码机为基础,对原始输入向量加入噪声处理,隐含层加入稀疏限制,再将单一的网络结构堆叠成深层神经网络,提出改进算法——堆叠稀疏降噪自动编码机。通过在两个不同数据集(实验室采集数据集和2005年BCI竞赛数据集IVa)进行对比实验,结果表明该算法在运动想象脑电信号的特征提取上具有更强的学习能力和鲁棒性。