<font size="2"><font face="verdana,sans-serif">Dear more experienced EEGLabbers and ICA experts,</font></font><div><font size="2"><font face="verdana,sans-serif"><br></font></font></div><div><font size="2"><font face="verdana,sans-serif"><br>
</font></font></div><div><font size="2"><font face="verdana,sans-serif">supposing one has to work with quite large datsets (several channels, very high sample rate, long record lengths) and would therefore be unable to load in memory several gigs of data altogether:</font></font></div>
<div><font size="2"><font face="verdana,sans-serif"><br></font></font></div><div><font size="2"><font face="verdana,sans-serif">A) Is it methodologically problematic to run independent ICAs on subgroups of trials and then separately perform AR (blinks and scalp detected ECG components rejection) on each of them?</font></font></div>
<div><font size="2"><font face="verdana,sans-serif"><br></font></font></div><div><font size="2"><font face="verdana,sans-serif">B) Assuming it would </font></font><font size="2"><font face="verdana,sans-serif">not be</font></font><span class="Apple-style-span" style="font-family: verdana, sans-serif; ">, as I tend </span><span class="Apple-style-span" style="font-family: verdana, sans-serif; ">indeed </span><span class="Apple-style-span" style="font-family: verdana, sans-serif; ">to think, </span><font size="2"><font face="verdana,sans-serif">a so recommendable way, is there a methodologically proof way to combine all the obtained - and presumably heterogeneous - sphere, weights and weights(-1) matrices in 3 single Sph, W, and W(-1) </font></font><span class="Apple-style-span" style="font-family: verdana, sans-serif; ">matrices </span><span class="Apple-style-span" style="font-family: verdana, sans-serif; ">and then use these new to backproject after component rejection?</span></div>
<div><span class="Apple-style-span" style="font-family: verdana, sans-serif; "><br></span></div><div><span class="Apple-style-span" style="font-family: verdana, sans-serif; ">C) More precisely, let's suppose we have 700 trials and we run 7 independent ICAs each time on 100 of them. </span></div>
<div><span class="Apple-style-span" style="font-family: verdana, sans-serif; "><br></span></div><div><span class="Apple-style-span" style="font-family: verdana, sans-serif; ">a) I would proceed in </span><span class="Apple-style-span" style="font-family: verdana, sans-serif; ">picking-up </span><span class="Apple-style-span" style="font-family: verdana, sans-serif; ">separately</span><span class="Apple-style-span" style="font-family: verdana, sans-serif; "> (subjective criteria, adjust, faster or whatever one may prefer) </span><span class="Apple-style-span" style="font-family: verdana, sans-serif; ">the to-be-rejected components, independently from each subgroup of trials.  </span></div>
<div><span class="Apple-style-span" style="font-family: verdana, sans-serif; ">b) I would then remove subgroup by subgroup the respective w(-1) columns and EEG.icaact rows according to the discarded components.</span></div>
<div><span class="Apple-style-span" style="font-family: verdana, sans-serif; ">c) I would merge the obtained</span><span class="Apple-style-span" style="font-family: verdana, sans-serif; "> 7 EEG.icasphere, the 7 EEG.icaweights, and the 7 EEG.icawinv, in 3 single matrices of equal dimensions, averaging through nanmean (given the fact we are likely to pick up a different amount of components from each of the trial subgroups and we would need consistent matrix dimensions).</span><span class="Apple-style-span" style="font-family: verdana, sans-serif; ">  </span></div>
<div><span class="Apple-style-span" style="font-family: verdana, sans-serif; ">d) I would finally independently backproject subgroup by subgroup using the same averaged EEG.icawinv and EEG.icasphere and each time the EEG.icaact of the current subgroup of trials.</span></div>
<div><span class="Apple-style-span" style="font-family: verdana, sans-serif; "><br></span></div><div><span class="Apple-style-span" style="font-family: verdana, sans-serif; ">According to my first speculations, following a->b->c->d we should come up with something analogous to the output of a big global ICA.</span></div>
<div><span class="Apple-style-span" style="font-family: verdana, sans-serif; "><br></span></div><div><span class="Apple-style-span" style="font-family: verdana, sans-serif; ">Am I wrong?</span></div><div><font class="Apple-style-span" face="verdana, sans-serif"><br>
</font></div><div><span class="Apple-style-span" style="font-family: verdana, sans-serif; ">D) Did someone among you already try to run something like that and is perhaps willing to provide some feedbacks-impressions?</span></div>
<div><span class="Apple-style-span" style="font-family: verdana, sans-serif; "><br></span></div><div><span class="Apple-style-span" style="font-family: verdana, sans-serif; "><br></span></div><div><span class="Apple-style-span" style="font-family: verdana, sans-serif; ">Cheers,</span></div>
<div><span class="Apple-style-span" style="font-family: verdana, sans-serif; "><br></span></div><div><span class="Apple-style-span" style="font-family: verdana, sans-serif; ">Mahesh</span></div><div><span class="Apple-style-span" style="font-family: verdana, sans-serif; "><br>
</span></div><div><span class="Apple-style-span" style="font-family: verdana, sans-serif; "> </span></div><div><span class="Apple-style-span" style="font-family: verdana, sans-serif; ">  </span></div><div><font class="Apple-style-span" face="verdana, sans-serif"><br>
</font></div><div><div style="text-align:right"><span class="Apple-style-span" style="font-family: verdana, sans-serif; font-size: x-small; border-collapse: collapse; color: rgb(153, 153, 153); ">Mahesh M. Casiraghi</span></div>
<div style="text-align:right"><span style="border-collapse: collapse; "><div style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: arial, sans-serif; font-size: 13px; "><font color="#999999"><span style="font-size:x-small"><font face="verdana, sans-serif">PhD candidate - Cognitive Sciences</font></span></font></div>

<div style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: arial, sans-serif; font-size: 13px; "><font color="#999999"><span style="font-size:x-small"><font face="verdana, sans-serif">Roberto Dell'Acqua Lab, University of Padova</font></span></font></div>
<div style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: arial, sans-serif; font-size: 13px; "><font size="2"><font face="verdana,sans-serif"><font color="#C0C0C0"><font color="#999999"><span style="font-size:x-small">Pierre Jolicoeur Lab, Univesité de Montréal</span></font></font></font></font></div>

<div style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: arial, sans-serif; font-size: 13px; "><font size="2"><font face="verdana,sans-serif"><font color="#C0C0C0"><font color="#999999"><span style="font-size:x-small"><a href="mailto:mahesh.casiraghi@umontreal.ca" target="_blank">mahesh.casiraghi@umontreal.ca</a></span></font></font></font></font></div>

</span></div><div style="text-align:right"><font color="#999999" face="verdana, sans-serif"><span style="font-size:x-small"><br></span></font></div><div style="text-align:right"><span style="font-family:verdana, sans-serif;font-size:x-small;color:rgb(153, 153, 153)">I have the conviction that when Physiology will be far enough advanced, the poet, the philosopher, and the physiologist will all understand each other.</span></div>

<font color="#999999"><div style="text-align:right"><span style="font-family:verdana, sans-serif;font-size:x-small">Claude Bernard</span></div></font><br>
</div>