【摘 要】
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大脑被认为是自然界中最复杂且最高效的信息处理系统。人类积极地对大脑内部进行探索,并得到了许多具有重要价值的研究进展。时至今日,理解脑的工作机制对于治疗重大脑疾,对于人脑功能进行开发、模拟和保护,以及抢占国际竞争的技术制高点都具有重要的意义。音乐对脑电的研究也有至关重要的影响,众所周知,每个时代似乎都对不同类型的音乐有偏好。即使是白天和夜晚,我们听的歌可能也不尽相同,学者数十年的科学研究发现,音乐偏
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大脑被认为是自然界中最复杂且最高效的信息处理系统。人类积极地对大脑内部进行探索,并得到了许多具有重要价值的研究进展。时至今日,理解脑的工作机制对于治疗重大脑疾,对于人脑功能进行开发、模拟和保护,以及抢占国际竞争的技术制高点都具有重要的意义。音乐对脑电的研究也有至关重要的影响,众所周知,每个时代似乎都对不同类型的音乐有偏好。即使是白天和夜晚,我们听的歌可能也不尽相同,学者数十年的科学研究发现,音乐偏好的根源更深层地由我们的大脑控制。剑桥大学的心理学教授大卫格林伯格对英国4000多人的研究发现大脑思维方式类型与音乐偏好间存在明显的相关性。本文就针对音乐对脑电信号的影响展开进一步的试验,分析不同类型的音乐对注意力分别有何影响,以及对听音乐是否会提升人们的注意力等问题进行研究。本文的主要研究内容如下:1、本文对脑电信号的处理方法以及音乐与脑电的关联进行了研究,提出音乐对注意力影响的实验范式。文中着重比较了目前被广泛应用的脑波音乐和重金属音乐两种音乐刺激下的注意力的变化,并将两种实验结果与静息状态下的注意力做对比分析,通过构建脑功能网络对特征参数进行分析得出对比结果。2、研究了非平稳脑电信号的三种分析方法,对时域、频域、时频分析方法进行了分析对比,对其中的不足与优点进行了总结。在本文实验中采用独立成分分析算法(Independent component analysis,ICA)以及伪迹减法对脑电信号进行预处理、采取小波变换的时频分析方法进行特征提取,最后用T检验算法进行显著性分析验证结果。3、研究音乐对注意力的影响,基于脑电网络测度方法对脑功能网络的特征参数进行了分析,然后采用单因素方差分析方法和图论对脑功能网络进行分析。通过对脑功能网络进行构建并对其拓扑参数进行处理,寻找最佳的特征参数表征不同的注意力等级,从而比较不同种类音乐状态下注意力的集中程度。实验结果证实,在听脑波音乐阅读书籍时脑电波中α和β波发生明显变化,证明听该类音乐可以帮助人们放松身心并且会使人们的精神状态更加专注。相反,处于重金属音乐状态时则不能集中注意力。但和不听音乐时相比,在无音乐刺激下的注意力更加集中。
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