给我写一段.nirs格式脑氧数据预处理的python代码

以下是一段基本的.nirs格式脑氧数据预处理的Python代码：

import numpy as np
import mne

# 定义数据文件名和通道名称
data_file = 'example.nirs'
ch_names = ['ch1', 'ch2', 'ch3', 'ch4']

# 加载数据
raw = mne.io.read_raw_nirx(data_file, preload=True)

# 选择需要的通道
raw.pick_channels(ch_names)

# 去除直流成分
raw.apply_function(lambda x: x - np.mean(x))

# 去除心跳干扰
raw.notch_filter(np.arange(60, 241, 60), fir_design='firwin')

# 去除运动伪差
raw = mne.preprocessing.nirs.optical_density(raw)

# 根据血红蛋白和氧合血红蛋白的光学特性转换为浓度数据
raw = mne.preprocessing.nirs.beer_lambert_law(raw)

# 保存预处理后的数据
raw.save('preprocessed_data.fif', overwrite=True)

代码解释：

1. 首先导入需要的库：numpy和mne。
2. 定义数据文件名和通道名称。
3. 使用mne库的read_raw_nirx函数加载数据。
4. 使用raw.pick_channels函数选择需要的通道。
5. 使用raw.apply_function函数去除直流成分。
6. 使用raw.notch_filter函数去除心跳干扰，参数为60Hz及其倍频。
7. 使用mne.preprocessing.nirs.optical_density函数去除运动伪差。
8. 使用mne.preprocessing.nirs.beer_lambert_law函数将数据转换为浓度数据。
9. 最后使用raw.save函数保存预处理后的数据。