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个体在进行不同的心理活动的时候，会激活相应的脑区.被激活的脑区的耗氧量会增加，从而导致大脑血液中的血氧水平发生变化.fMRI技术通过对大脑进行扫描监测血氧水平的变化情况，从而研究心理活动与大脑的关系.fMRI数据是连续型数据，反映了大脑活动的连续变化情况.传统的数据分析方法多把fMRI数据作为有离散数据进行分析，可能会遗漏重要信息.本文将介绍一种函数型主成分分析方法，它把fMRI数据看作一个整体进行分析.分析首先要把原始的离散数据转化为连续的函数并对函数进行平滑处理，然后对处理后的函数进行函数型主成分分析.结果显示，这种方法可以精确地提取出fMRI数据的主要变异特征.