脑电信号(Electroencephalogram,简称EEG)包含着大脑活动相关的丰富信息。早在20世纪初期,音乐作为传递信息和情感的重要媒体,逐渐成为一个吸引许多学者关注的研究焦点。音乐速度是影响音乐情感表达的重要因素,因此成为研究音乐认知及其脑机制的一个切入点。本文通过设计不同音乐速度水平下的音乐感知实验来获取脑电数据,并使用不同的方法分别从线性、非线性两个方面来对音乐速度感知过程中的脑电数据进行分析,本文内容主要包括:1.通过对四种速度音乐感知过程中的脑电α波功率谱值进行分析,得到如下结论:脑电α波功率谱值变化与音乐速度的变化密切相关;全脑平均功率谱的α波功率谱值变化趋势为:原速>中等偏差速度>最大偏差速度,特别集中在前额叶区域和大脑左半球区域。2.利用近似熵对四种速度音乐状态下的EEG数据进行分析,并按照音乐速度把计算结果分为:原速和变速,结果表明:在大脑前额叶和大脑顶枕叶区域,被试在聆听原速音乐情景下的EEG数据得到的近似熵值比被试在聆听变速音乐情景下的EEG数据得到的近似熵值小。3.利用脑电数据建立大脑神经功能性网络,分析该网络的复杂网络统计特征:聚类系数和信息熵,结果发现:对于整个大脑网络而言,聚类系数和信息熵的变化规律是原速>中等偏差速度>最大偏差速度。被试在聆听原速音乐时,大脑功能性网络的信息熵和聚类系数最大,说明此时大脑所获得的信息量最大。本文研究表明,脑电信号的变化的确能够反映不同速度音乐的感知过程中脑功能状态的变化;脑电非线性分析在音乐速度感知研究中具有重要意义,特别是功能性脑网络的信息熵和聚类系数,他们在区分不同脑功能状态的研究中具有潜在应用价值。