研究材料

在量測收集腦波資料方面，本研究邀請三十二位受測者，使用 10–20 electrode placement systems 國際標準法經腦波機擷取二十一組 Channel 訊號。為了讓受測者能更 專注聆聽音樂，本研究讓受測者配戴耳塞式耳機，以達到隔絕外界聲音藉此讓受測者能 更專注於實驗音樂上之目的。

在分析腦波信號上，除了使用 MatLab 程式對腦波信號進行頻譜分析，並經 SPSS 統計軟體進行統計分析外，本研究也使用Matlab ICA ToolBox 作為工具對腦波信號進行 分析。

3.1.1. 研究儀器

1. 音樂訊號編輯軟體：Cool Edit 2000。

2. 音樂播放工具：NoteBook 內建光碟機、Panasonic RP-HV152 耳塞式耳機與 Windows XP 附設 Media Player 音樂播放軟體。

3. 生理訊號分析軟體：Mat Lab 6.1 程式語言、ICA Tool Box。

4. 統計分析軟體：Statistical Package for the Social Sciences 12。

用單極連接法(monopolar montage)，兩組 Channel 連接雙耳後骨頭隆起部分做為參考 點。而腦波訊號之取樣頻率為200 point/sec。

圖 四 Stellate Harmonie 腦波機

圖 五 腦波機量測腦波軟體之畫面

3.1.2. 受測者

實驗對象之選取以三十二位台北醫學大學學生為主且無聽覺之障礙、無任何已知會 影響腦波的疾病、未定期服用藥物且願意配合參與本實驗者，預計邀請男、女性各十六 位學生擔任本實驗之受測者。並依照實驗程序不同之設計，將受測者分為A、B 兩群組，

每組包含男女各八位受測者。

3.1.3. 10-20 國際標準腦波擷取法

在收取腦波信號方面，本研究採用10-20 國際標準腦波擷取法(圖六)。茲將此法說 明如下：

1. 頭之縱線，以鼻跟(Nasion)與枕凸隆(Inion)為基點，分為 10%、20%、20%、20%、

20%與 10%等六部分。

2. 頭之橫線，以兩耳(Ear)為基點，亦分作 10%、20%、20%、20%、20%與 10%等六部 分。

3. 以通過上述每 10%部分為週線，將此週線由正中線分成左右兩半，再由各半邊取 10%、20%、20%、20%、20%與 10%等六部分。

4. 各分隔點之位置如圖六所示，而 F3、F4、P3、P4 點分別為(F7 與 Fz)、(Fz 與 F8)、

(T5 與 Pz)、(Pz 與 T6)之中間點。

腦波訊號擷取是藉著黏貼於受測者腦部之氯化銀電極貼片感測電位變化，而收取腦 波訊號前一天需請受測者清洗頭髮與頭皮。而電極黏貼之順序可隨著黏貼者之經驗與喜 好而不同，主要的原則為先確認各參考點，再將電極黏貼於其上。

而黏貼電極之步驟如下：

1. 將黏貼面之頭皮以充滿酒精之棉花擦拭，此動作之目的為去除頭皮上之油脂，然後 讓酒精完全發揮。因為殘留之酒精會對導電膏造成破壞之緣故。

2. 將黏貼面之頭皮以充滿磨砂膏之棉花擦拭，此動作之目的為去除頭皮上之多餘角 質，避免造成不必要的雜訊。

3. 利用細竹棒將黏貼面之頭髮撥開後，將導電膏均勻塗抹於頭皮上，其大小直徑約為 一公分。再將電極片均勻施力黏貼於其上。

4. 取一塊三公分之正方形紗布覆蓋於電極上，並向電極之周圍均勻施壓，固定電極，

也可利用醫用膠布固定電極。

圖 七 10-20 system 國際標準腦波擷取法操作畫面

3.1.4. 實驗情境音樂

在實驗情境音樂上，本研究採用四種音樂情境，分別為古典鋼琴奏鳴曲(Mozart’s (1985, track 1) Sonata for Two Pianos in D Major, K. 448)、重金屬音樂(Heavy Metal)、受測 者自選喜愛音樂(Favorite)以及不聽音樂(No Music)，藉此給予受測者主動刺激。音樂格 式上本研究直接由音樂光碟轉換進電腦成為44100Hz、128Bits 之 WAV 檔，鋼琴奏鳴曲、

重金屬音樂長度為五分鐘，不聽音樂長度為一分鐘數段，受測者自選喜愛音樂則因個人

3.1.5. ICA Tool Box for MatLab

而在 ICA 上，本研究使用在 Matlab 環境下運作的一套 ICA ToolBox(圖八、九)，此 套ToolBox 為 Institute for Neural Computation, University of California, San Diego 所發展 的工具，於許多 ICA 相關研究上都被引用為工具，在許多研究上公認為一套可信賴的 ICA ToolBox。 (

http://www.sccn.ucsd.edu/~scott/ica-download-form.html )

圖 八 ICA ToolBox 繪製腦波訊號圖

圖 九 單一導程頻譜分析

本研究將腦波訊號輸入至Matlab 中成為一個 M x N 矩陣，便可呼叫此工具對腦波 信號進行龐大的ICA 計算，本研究中腦波信號為十九組，故所分析出獨立元件也具有十 九個。同時也可對分析出的獨立元件繪製腦部上各獨立元件對腦部區域相關強度圖。藉 此可與神經認知上腦部意義作比對，瞭解當音樂刺激時，腦部變化發生的區域在神經認 知上是代表何種意義。