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摘要 — 最近，情感神经科学领域的研究人员对识别与特定情绪相对应的大脑活动模式产生了浓厚的兴趣。由于音乐对大脑活动的影响存在争议，音乐刺激与脑电波之间的关系尤其令人感兴趣。虽然音乐可以对大脑产生抗惊厥作用并充当治疗刺激，但它也可能产生促惊厥作用，例如引发癫痫发作。在本文中，我们采用计算方法来了解不同类型的音乐对人脑的影响；我们分析了 3 种不同类型的音乐对参与者脑电图 (EEG) 的影响。使用 14 通道耳机记录了 24 名参与者在聆听不同音乐刺激时的大脑活动。从信号中提取统计特征，并使用各种特征选择技术识别有用的特征和通道。利用这些特征，我们建立了基于 K 近邻 (KNN)、支持向量机 (SVM) 和神经网络 (NN) 的分类模型。我们的分析表明，NN 与遗传算法 (GA) 特征选择相结合，在对 3 种音乐流派进行分类时可以达到 97.5% 的最高准确率。该模型在根据参与者的情绪主观评分对音乐进行分类时也达到了 98.6% 的准确率。此外，记录的脑电波可识别出不同的伽马波水平，这对于检测癫痫发作至关重要。我们的结果表明，这些计算技术可根据音乐对人脑的影响有效地区分音乐流派。索引词 — 脑活动、脑电图、情感神经科学、特征提取、分类、音乐疗法
分析音乐对脑波模式的影响
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