<div dir="ltr">Maria - The first question is how much data you are decomposing... e.g. With 4x the number of channels, you should use > 16x the data length in the decomposition... For 128 channels, you should use >>128^2*20 (320k) time points. At 250 Hz sampling rate, that would be at least 15 min or more of continuous data or data epochs... One might say (poetically) that the sources need this much data to express their independence...<br>
<br>Scott Makeig<br><br><div class="gmail_quote">On Sun, Jul 27, 2008 at 6:35 PM,  <span dir="ltr"><<a href="mailto:mjalbrzikowski8@ucla.edu">mjalbrzikowski8@ucla.edu</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="border-left: 1px solid rgb(204, 204, 204); margin: 0pt 0pt 0pt 0.8ex; padding-left: 1ex;">
Hi,<br>
   I am currently running ICA through data that was collected with a 128 channel cap.  However, unlike the data that I have previously worked with less channels, ICA does not return identifiable blink (VEOG or HEOG) components with this electrode setup. I'm thinking this is because after you ICA, you get 128 components, and VEOG or HEOG is dispersed across several different components.  However, I cannot accurately identify these components now.  It was muich easier to pull out blink components with less channels.  Has anyone else had this problem?  If so, did you figure out any solutions that you would like to share?<br>

Thank-you,<br>
Maria Jalbrzikowski<br>
</blockquote></div><br><br clear="all"><br>-- <br>Scott Makeig, Research Scientist and Director, Swartz Center for Computational Neuroscience, Institute for Neural Computation, University of California San Diego, La Jolla CA 92093-0961, <a href="http://sccn.ucsd.edu/~scott">http://sccn.ucsd.edu/~scott</a><br>

</div>