Dear Maria Laura<div><br></div><div>The problem relies on the real dimensionality of the data. The real independent sources are much more than the recorded electrodes, so fast-ICA tries to exctract many sources in a single independent component. If you consider the central limit theorem this component tends to have gaussian distribution, which is a great problem...especially when you use algorithms based on high order statistics</div>
<div><br></div><div>According to my opinion is better to use extended - infomax ICA (the default ICA of EEGLAB) or if you want something faster you can use ACSOBIRO...which is based on second order statistics and can retrieve components with distributions close to gaussian.</div>
<div><br></div><div>I hope i helped...</div><div><br></div><div>Manousos<br><br><div class="gmail_quote">2010/1/28 Blefari Maria Laura <span dir="ltr"><<a href="mailto:m.blefari@sssup.it">m.blefari@sssup.it</a>></span><br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex;"><br>
Hi,<br>
<br>
    I'm using fastICA algorithm in order to remove<br>
artifact. I have 16 electrodes.<br>
<br>
Sometimes I got this messagge<br>
<br>
Component 13 did not converge in 1000 iterations.<br>
Too many failures to converge(6). Giving up. Adding the<br>
mean to the data.<br>
eeg_checkset:recompiuting the ICA activation matrix.<br>
Done.<br>
<br>
and then stopped.<br>
What happen, any idea? the signal is too noisy and it is<br>
not possible to perform the decomposition?<br>
<br>
Thanks in advance,<br>
Maria Laura<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>Manousos A. Klados<br>PhD Candidate -- Research Assistant<br>Group of Applied Neurosciences<br>Lab of Medical Informatics<br>School of Medicine<br>Aristotle University of Thessaloniki<br>
P.O. Box 323 54124 Thessaloniki Greece<br>_________________________________________________<br>Tel: +30-2310-999332<br>Fax:+30-2310-999263<br>Website: <a href="http://lomiweb.med.auth.gr/gan/mklados">http://lomiweb.med.auth.gr/gan/mklados</a><br>

</div>