摘要:功能性近红外光谱（fNIRS）是一种新兴的光学神经成像技术，提供了无创、便携且低成本的脑活动监测方法。针对受试者头部移动产生的运动伪迹，结合数学形态学方法，提出了一种改进薛定谔滤波的fNIRS信号运动伪迹去除算法。将该算法分别应用于仿真和真实实验得到的反映受试者血红蛋白浓度变化情况的光密度信号，并与时间导数分布修复和峰度小波等伪迹去除算法进行性能对比。结果表明，所提算法可将未校正信号的信噪比提升28.66 dB、均方根误差降低到0.06、皮尔逊相关系数的平方提升到0.83、峰峰值误差降低到0.05，相对于其他算法更能有效地去除运动伪迹。