1. fNIRS 脑地形图绘制入门
fNIRS 脑地形图通过不同颜色展示大脑各区域的血氧变化，直观呈现神经活动模式。从原始数据到最终图像需要跨越不少技术障碍。
MNE-Python 作为神经科学领域的工具，为 fNIRS 数据处理提供了完整解决方案。它支持从原始信号读取、预处理到可视化全流程，特别适合处理光学拓扑成像数据。相较于 MATLAB，MNE-Python 的接口更加灵活高效，尤其是其内置的脑地形图绘制功能，只需几行代码就能生成专业级图像。
实际项目中常遇到 SNIRF 格式数据读取异常的问题。例如处理运动想象实验数据时，系统可能报错"TypeError: iteration over a 0-d array"，原因是探头标签信息丢失。这时需要手动补全源极（Sources）和检测器（Detectors）的标签信息：
sources = ['S1', 'S2', 'S3', 'S4', 'S5', 'S6', 'S7', 'S8']
detectors = ['D1', 'D2', 'D3', 'D4', 'D5', 'D6', 'D7', 'D8']
2. 数据预处理关键步骤
数据预处理是保证结果可靠性的基石。原始 fNIRS 信号需要经过多道工序才能显现价值。光学密度（OD）转换是首要环节，通过比尔 - 朗伯定律将原始光强信号转化为血氧动力学参数：
raw_haemo = mne.preprocessing.nirs.beer_lambert_law(raw_od)
运动伪迹校正曾让许多开发者头疼。实验中若被试头部微动导致信号漂移，多种方法中样条插值效果通常最佳。MNE 提供了便捷的移动标准差检测方法用于识别伪迹：
# 检测运动伪迹并应用样条插值校正
