音乐在日常生活中充当着重要的角色,音乐对学习认知活动的影响受到越来越多学者的重视。有研究表明背景音乐可以放松情绪,集中大脑注意力,促进人们创造性思维,从而提高工作学习的效率。另外的说法认为音乐是一种无关声音刺激,会占用一定的心理认知资源,由于心理认知资源的有限性,音乐就会对当前工作学习任务造成干扰。本论文利用EEG实验研究不同类型音乐刺激对学习记忆的影响,利用基于图论的复杂网络理论进行脑功能网络的构建和分析,探讨脑功能网络属性特点,并利用事件相关电位(ERP)技术,来探讨不同音乐刺激条件下学习记忆的ERP成分。首先设计并完成了改进型Sternberg学习记忆任务实验,采集被试在不同音乐刺激下学习记忆任务的脑电数据。在对采集到的脑电信号进行预处理后,进行脑功能网络的构建以及行为学数据分析。利用预处理后的脑电数据计算各导联之间的互相关系数,通过选取合适的阈值将互相关系数矩阵转换为二值矩阵,并根据构建的二值矩阵和导联定位图构建脑功能网络连接图,进而对不同音乐刺激下脑功能网络属性参数进行计算和统计学分析。接下来,根据分析得出的脑功能网络拓扑属性相关系数,得到大脑负责学习记忆任务的主要脑区,并选取代表电极以研究不同音乐刺激下的ERP成分以及脑加工机制。结果表明,大脑在不同的音乐状态下脑功能网络连接的紧密程度有显著差异,发现额区和顶区大脑复杂性变化明显,且P300成分波幅度变化也尤为明显,这些都证明了不同音乐刺激对工作学习任务有显著性影响。根据注意资源理论得出结论,无音乐状态下进行工作学习任务时效率最高,其次是古典音乐状态,这对揭示音乐影响大脑的奥秘会起到重要的作用。