为研究采用功能性近红外光谱（fNIRS）技术评估不同情绪状态下操作者脑力负荷（MWL）的可行性，为开展以MWL评估为基础的操作者功能状态（OFS）评估提供技术支持，进行了多种情绪刺激下的图片n-back任务实验，包括负性、积极和中性三组情绪。采用任务绩效、主观量表和fNIRS生理测量等方法采集16名参试者的实验数据。任务绩效和主观状态评分均表明参试者MWL在外部因素影响下发生变化。从fNIRS信息中提取了时域、频域和非线性域共380个生理特征作为OFS评估模型输入，采用支持向量机作为分类器，建立了MWL评估模型。评估模型采用中性情绪刺激下的任务数据作为训练数据，积极情绪和负性情绪刺激下的实验数据作为测试数据，分别取得了92.49%、75.90%和79.99%的平均分类正确率。通过实验数据分析，验证了任务负荷和情绪刺激能够有效影响操作者MWL的实验假设，证明了采用fNIRS技术建立多种情绪状态下MWL评估模型的可行性，为开展复杂任务情况下以MWL为基础的OFS评估提供依据。

认知神经科学的快速发展，使得各种生理参数的客观测量得以实现，其中功能性近红外光谱(fNIRS)是一种新兴的脑成像方法，可以检测经过人体皮肤组织的血液动力学指标，包括含氧血红蛋白(HbO)、脱氧血红蛋白(Hb)和总血红蛋白(tHb)含量。心电图(ECG)、呼吸波(RSP)则是常用的生理参数检测方法。研究目的是尝试利用fNIRS 方法测得心率(HR)和呼吸率(BR)特征，利用时域形态学特征法、频域带通滤波法以及小波分解与重构方法提取心率及呼吸率，并与ECG、RSP 真实信号的HR(77.0199)、BR(22.9153)进行对比。结果发现三种方法均可从fNIRS 信号中提取出HR 信号，其中用频域带通滤波器方法得到的HR 为76.8807，偏差最小为-0.1392，利用相同方法提取的BR 为21.7039，偏差为-1.2114。基本实现了从fNIRS信号中提取心率和呼吸率的目标。

功能性近红外光谱(fNIRS)成像是一种新兴的光学脑成像技术.已有大量基于fNIRS 简单任务脑力负荷评估方面的研究,但当实验任务从单一简单任务变化为复杂综合任务时,相应方法不能直接简单套用.借助于fNIRS技术,通过复杂任务特征分解的思路进行尝试,研究大脑皮层血氧情况随复杂任务各任务特征的变化规律,为fNIRS评估复杂任务脑力负荷等研究提供思路和基础.结果发现：前额叶大脑皮层(PFC)区域的含氧血红蛋白(HbO)对复杂度、时间压力和有无控制三种任务特征的变化均有较高的激活程度响应；视觉皮层(VC)区域的HbO 对不同时间压力任务特征导致的任务难度变化有较高的激活程度响应,但对不同复杂度和有无控制特征的激活程度响应较低；运动皮层(MC)区域HbO 对有无控制输出特征有较高的激活程度响应,对不同时间压力特征的激活程度响应较弱.

为了研究利用功能性近红外光谱（FNIRS）评估脑力负荷的可行性，综合生理参数法、绩效法及主观量表法，对12名在校大学生被试进行了图片N-back及多元归因任务(MATB)实验，分析了FNIRS参数对不同难度的敏感性及差异。N-back任务中背外侧前额叶皮层（DLPFC）1、5、9、10号通道及MATB任务中1、9号通道的FNIRS数据对脑力负荷更敏感；在0~2级难度的N-back及MATB任务中，含氧血红蛋白（HbO）和总血红蛋白（tHb）的含量随任务难度提升而增加，但在3级难度时出现降低。结果表明大脑前额叶皮层（PFC）的FNIRS信号对脑力负荷相对更敏感区域为DLPFC；在一定难度范围内，HbO和tHb的含量随任务难度的提升而增高，而当难度超过一定范围会出现下降。