<div dir="ltr">Alana -<br><br>This problem is quite likely a result of trying to decompose 'rank deficient' data, caused by two ore more channels being identical or linearly related to one another. A common example is retaining an all-0 channels, or following conversion to linked ears (A+B) reference, retaining e.g. A-B, B-A, and B in the dataset as separate channels. However, these 3 channels are not independent, since any two can be linearly combined to produce the third. To solve this problem, either remove one (or more) of the redundant channels from the dataset before decomposition, or reduce the dimension of the dataset by one (or as necessary) using PCA.<br>
<br>Scott<br><br><div class="gmail_quote">On Tue, Jul 29, 2008 at 12:00 PM, Alana Firl <span dir="ltr"><<a href="mailto:ajfirl@gmail.com">ajfirl@gmail.com</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;">
<div dir="ltr">Hi, my lab has been using ICA to identify blinks and other artifacts. However I've found that about 20% of subjects appear to have data that ICA can't find a good solution for. runica takes hours to do just a few steps and eventually matlab crashes. All of our data after acquisition is processed in eeglab. The data is 128 channels, which we reduce to 75 using PCA. After premilinary artifact rejection, each subject has about 30 minutes worth of epoched data. I use extended runica, although other versions of ica didn't do any better. I did some troubleshooting with the data and runica.m and it seems as though, for the "bad" subjects, the weights are blowing up every time. For some subjects, their data is just poor quality but for others, their data looks clean, and I don't know why ICA isn't working for them. Is there anything I can do to get around this problem? <br>

Thanks!<br>Alana Firl<br>UC Davis <br>Imaging Research Center<br></div>
<br>_______________________________________________<br>
Eeglablist page: <a href="http://sccn.ucsd.edu/eeglab/eeglabmail.html" target="_blank">http://sccn.ucsd.edu/eeglab/eeglabmail.html</a><br>
To unsubscribe, send an empty email to <a href="mailto:eeglablist-unsubscribe@sccn.ucsd.edu">eeglablist-unsubscribe@sccn.ucsd.edu</a><br>
For digest mode, send an email with the subject "set digest mime" to <a href="mailto:eeglablist-request@sccn.ucsd.edu">eeglablist-request@sccn.ucsd.edu</a><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>