Dear EEGLAB users,<br><br>I use FastICA v. 2.5 in EEG signals. My problem is that fastica does not converge in 28 of my 54 datasets. When fastica stucks in one component, it tries to converge five times (making 1000 iteration each time) and finaly it appears me the following message. <br>
<b><br>Component number ##  did not converge in 1000 iterations.<br>Too many failures to converge (6). Giving up.<br>Adding the mean back to the data.</b><br><br>I raised the number of interations to 10000 but then the algorithm becomes very slow (so it loses it's fast ability) and in some datasets doesn't converge again...<br>
<br>I would like to ask you why is that happening? <br><br>I read that <b>"The fastICA method failed completely to find the target sources, since the Newton iteration always converged to one of the much stronger confound sources."</b>  and that <b>"Even for very low signal strengths, where the fastICA method fails to converge to the target sources"</b><a href="http://cds.ismrm.org/ismrm-2004/Files/000493.pdf"> here</a>. EEG signals have very low strength...so that is the answer to my previous question or it's something more than EEG signal's strength?<br>
<br>Also i noticed that in the same dataset, fastica can converge ones and does not converge other time...Is it that logical?<br><br>Thank you in advnace<br>Have a happy new year with my best wishes<br><br>Manousos<br><br clear="all">
<br>-- <br>Klados A. Manousos<br>Graduate Student, Research Assistant<br>Group of Applied Neurosciences<br>Lab of Medical Informatics, Medical School<br>Aristotle University of Thessaloniki<br>Thessaloniki, Greece<br>_________________________________________________<br>
Tel: +30-2310-999332<br>Website :<br><a href="http://lomiweb.med.auth.gr/gan/index_en_files/Page609.htm">http://lomiweb.med.auth.gr/gan/index_en_files/Page609.htm</a><br>Blog: <a href="http://appliedneurosciences.blogspot.com">http://appliedneurosciences.blogspot.com</a><br>
<br>