<table cellspacing="0" cellpadding="0" border="0" ><tr><td valign="top" style="font: inherit;"><DIV>Hi Kartik,</DIV>
<DIV> </DIV>
<DIV> </DIV>
<DIV> </DIV>
<DIV> </DIV>
<DIV> </DIV>
<DIV> </DIV>
<DIV> </DIV>
<DIV><BR>I would suggest reading the presentation from the 12th EEGLAB workshop "Time-Frequency analysis of biophysical time series", by Dr.Arnaud Delorme. The frequency ranges are:</DIV>
<DIV> </DIV>
<DIV>30-60 Hz  gamma<BR>18-21 Hz  beta<BR>9-11 Hz  alpha<BR>4-7 Hz  theta<BR>0.5-2 Hz  delta</DIV>
<DIV> </DIV>
<DIV><BR>Perhaps it's good to record at least 20 minutes for basic three cognitive states; sleep, alert, high-alert. Then import EEG data>filter the data>basic FIR filter. In pop_eegfilt() just enter values in <EM>lower edge of the frequency pass band (Hz)</EM> and <EM>higher edge of the<BR>frequency pass band (Hz)</EM>. Then Tools>Run ICA.  In this way you can generate datasets for training and use function classify from statistics toolbox: <BR>class = classify(sample,training,group,type,prior).</DIV>
<DIV><BR>FFT can help in the sense that training and classification are done more accurately in time-frequency domain.</DIV>
<DIV> </DIV>
<DIV> </DIV>
<DIV> </DIV>
<DIV> </DIV>
<DIV> </DIV>
<DIV> </DIV>
<DIV> </DIV>
<DIV><BR>regards,</DIV>
<DIV><BR>I. Jaganjac   </DIV>
<DIV> </DIV>
<DIV> </DIV>
<DIV> </DIV>
<DIV> </DIV>
<DIV> </DIV>
<DIV> </DIV>
<DIV> </DIV>
<DIV> </DIV>
<DIV> </DIV>
<DIV> </DIV>
<DIV> </DIV>
<DIV> </DIV>
<DIV> </DIV>
<DIV> </DIV>
<DIV> </DIV>
<DIV> </DIV>
<DIV> </DIV>
<DIV> </DIV>
<DIV> </DIV>
<DIV><BR>From: <SPAN>Kartik</SPAN> Samala Naga <<A href="mailto:snkartik@gmail.com">snkartik@gmail.com</A>><BR>Precedence: list<BR>MIME-Version: 1.0<BR>To: <A href="mailto:eeglablist@sccn.ucsd.edu">eeglablist@sccn.ucsd.edu</A><BR>Date: Thu, 2 Dec 2010 21:17:54 +0530<BR>Message-ID: <<A href="mailto:AANLkTimX6ifDpPud-52nCz=Pf-+xzK4q7y37dhnO0HeC@mail.gmail.com">AANLkTimX6ifDpPud-52nCz=Pf-+xzK4q7y37dhnO0HeC@mail.gmail.com</A>><BR>Content-Type: multipart/alternative; boundary=000325550e5a52c76c04966f5899<BR>Subject: [Eeglablist] cognitive levels<BR>Message: 1</DIV>
<DIV>--000325550e5a52c76c04966f5899<BR>Content-Type: text/plain; charset=ISO-8859-1</DIV>
<DIV>hi all,<BR>         how much minimum data should one record to classify a eeg wave<BR>dominance(alpha,beta).how to classify a cognitive state.is there a<BR>possibility to predict exactly by fft?</DIV>
<DIV><BR>kartik</DIV>
<DIV>--000325550e5a52c76c04966f5899<BR>Content-Type: text/html; charset=ISO-8859-1<BR>Content-Transfer-Encoding: quoted-printable</DIV>
<DIV><br clear=3D"all"><br>hi all,<br>=A0 =A0 =A0 =A0=A0 how much minimum data s=<BR>hould one record to classify a eeg wave dominance(alpha,beta).how to classi=<BR>fy a cognitive <a href=3D"<A href='http://state.is">state.is</a'>http://state.is">state.is</a</A>> there a possibility=<BR> to predict exactly by fft?<br><BR><br><br>kartik <br><br></DIV>
<DIV>--000325550e5a52c76c04966f5899--</DIV>
<DIV><BR><BR> </DIV></td></tr></table><br>