给我写一段nirs格式脑氧数据预处理的python代码

以下是一段NIRS格式脑氧数据预处理的Python代码：

import numpy as np
import pandas as pd

# 读取NIRS数据文件
nirs_data = pd.read_csv('nirs_data.csv')

# 提取脑氧血红素浓度数据
hb_data = nirs_data.iloc[:, 1:]

# 对hb_data进行基线校正
hb_data = hb_data - hb_data.mean()

# 对hb_data进行滤波处理
from scipy.signal import butter, filtfilt

# 设置滤波器参数
nyq = 0.5 * 125  # 采样频率为125Hz
lowcut = 0.01  # 低通滤波器截止频率为0.01Hz
highcut = 0.1  # 高通滤波器截止频率为0.1Hz
low = lowcut / nyq
high = highcut / nyq
order = 5

# 创建滤波器
b, a = butter(order, [low, high], btype='band')

# 对hb_data进行滤波
hb_data_filtered = filtfilt(b, a, hb_data, axis=0)

# 对hb_data_filtered进行数据标准化
hb_data_normalized = (hb_data_filtered - hb_data_filtered.mean()) / hb_data_filtered.std()

说明：

1. 首先读取NIRS数据文件，并提取脑氧血红素浓度数据。
2. 对脑氧血红素浓度数据进行基线校正，即减去平均值。
3. 对脑氧血红素浓度数据进行滤波处理，使用了带通滤波器，截止频率分别为0.01Hz和0.1Hz，滤波器阶数为5。
4. 对滤波后的数据进行标准化，即将数据减去平均值再除以标准差。