上一篇文章中，我们详细介绍了大脑的结构以及神经信号的组成。本文接着介绍近红外中噪声来源，以及其特征。一般来说，有三种不同的噪声源会影响近红外光谱数据.
这种类型的噪声是非生理性的，它与近红外光谱仪仪器、计算机、外部光源或其他运行中的硬件产生的电气噪声有关(如图)。电气噪声往往在信号中表现为高频的毛刺。因为近红外光谱设备的采样频率通常高于血流动力学波动的典型频率，所以可以通过对数据进行低通滤波，将大部分仪器噪声从近红外光谱信号中分离出来(Rojas, n.d.)。此外机器过热也会导致数据信号进行慢波漂移。
运动伪影表现为光信号幅度的大幅度跳跃(如图所示)。这种大幅度的跳变往往是因为被试身体运动，尤其是头部的运动导致光极和头皮发生了移动。通常，这些运动伪影比光信号的预期方差大几个数量级，基于该特性，运动伪影可以很容易地被识别为数据中的异常值(Lee et al., 2017)。
一般来说fNIRS测量的生理波动分为四个主要频段(如图所示)。这些波段对应于心跳(0.8- 1.5hz)，呼吸(0.16 – 0.6Hz)，低频振荡(LFO) (0.08 – 0.15Hz)，包括动脉血压，以及极低频振荡(VLFO) (0.02 – 0.08 hz)这其中存在着自主神经系统的活动。虽然这些信号会影响fNIRS测量，但在fNIRS测量中缺少这些生理成分表明数据质量低。通常采用主成分分析或者小波滤波的方式进行处理(Chaddad, 2014; Fernandez Rojas et al., 2017)。
在上篇文章中我们知道在实验中,近红外信号往往是多种噪声和信号混合在一起的。在时间序列分析中，长时间的数据采集会造成信号基线漂移，设备也会产生高频率噪声。头动表现为大的畸变。心跳的变化1秒一次，呼吸3-5秒变化一次。而血压变化缓慢，基本很难用肉眼发现(如图)。而在时频分析中，我们可以看到在1赫兹左右出现一条明显的光带，这也往往是我们判断数据质量的一个方法(Rojas, n.d.)。
近红外的时域，频域，时频域联合图
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Chaddad, A. (2014). Brain Function Diagnosis Enhanced Using Denoised fNIRS Raw Signals. Journal of Biomedical Science and Engineering, 07(04), 218–227.
Fernandez Rojas, R., Huang, X., Hernandez-Juarez, J., & Ou, K.-L. (2017). Physiological fluctuations show frequency-specific networks in fNIRS signals during resting state. 2017 39th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), 2550–2553.
Lee, G., Lee, S. H., Sang, H. J., & An, J. (2017). Baseline drift detection index using wavelet transform analysis for fNIRS signal. 2017 5th International Winter Conference on Brain-Computer Interface (BCI), 73–76.
Rojas, R. F. (n.d.). Development of an Objective Pain Assessment using Functional Near-Infrared Spectroscopy and Machine Learning.
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