yes, ica does not care whether data is epoched or continuous.<br>However, of course, the cleanliness and nature of the data given is crucial.<br>
<br><br><div class="gmail_quote">On Tue, Aug 16, 2011 at 9:10 AM, Maximilien Chaumon <span dir="ltr"><<a href="mailto:maximilien.chaumon@gmail.com">maximilien.chaumon@gmail.com</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin: 0pt 0pt 0pt 0.8ex; border-left: 1px solid rgb(204, 204, 204); padding-left: 1ex;">
Thanks Ronald,<br>I understand your point with the dimensions.<br>I thought ICA does not care about time, though? So concatenated, epoched or not, the results should be the same, right?<br>Max<div><div></div><div class="h5">
<br><br><div class="gmail_quote">

2011/8/16 Ronald Phlypo <span dir="ltr"><<a href="mailto:Ronald.Phlypo@ugent.be" target="_blank">Ronald.Phlypo@ugent.be</a>></span><br><blockquote class="gmail_quote" style="margin: 0pt 0pt 0pt 0.8ex; border-left: 1px solid rgb(204, 204, 204); padding-left: 1ex;">



  
    
  
  <div bgcolor="#FFFFFF" text="#000000">
    Dear Max,<br>
    <br>
    the problem lies in the maximally allowed number of components in
    both decompositions. The first decomposition may allow for as many
    sources as sensors (15 in your case). However, once 3 artefacts have
    been removed, your data dimension reduces to 12, which allows to
    estimate a maximum of 12 sources only. To circumvent this problem, I
    suppose what the wiki means is to do local decompositions first
    (trial by trial or epoch by epoch) and then concatenating the
    trials/epochs again after their correction and before the second
    "joint" decomposition. Since in this case the artefact removal is
    nonlinear, it does not reduce the dimension of your concatenated
    data.<br>
    <br>
    Hope this helps,<br><font color="#888888">
    <br>
    Ronald<br>
    </font><br>
    PS: you might also want to have a look at <a href="http://www.hindawi.com/journals/cin/2007/075079/cta/" target="_blank">http://www.hindawi.com/journals/cin/2007/075079/cta/</a>
    where short time and long term windows are used jointly for artefact
    removal. The text refers to literature on the mean duration of
    electrophysiological processes to motivate this decision.<br>
    <br>
    Le 15/08/2011 18:09, Maximilien Chaumon a écrit :
    <blockquote type="cite"><div><div></div><div>Hello all,<br>
      <br>
      I'm currently cleaning data before working with components.<br>
      <ul>
        <li>I cut my dataset into epochs</li>
        <li>reject epochs where signal is bad</li>
        <li>run an ICA</li>
        <li>find blink and muscle components, reject them</li>
        <li>run an ICA again, and look at my components.</li>
      </ul>
      ... as I understood was suggested at the bottom of this page <a href="http://sccn.ucsd.edu/wiki/Chapter_01:_Rejecting_Artifacts" target="_blank">http://sccn.ucsd.edu/wiki/Chapter_01:_Rejecting_Artifacts</a><br>
      <br>
      Then the ICs look very nice but come in pairs of extremely similar
      topographies with different time courses, as shown on <a href="http://oszilla.hgs.hu-berlin.de/public/2ICAs.png" target="_blank">this picture</a>.<br>
      I am wondering what happened here. I can imagine that rejecting
      components before running the second ICA is what went wrong... But
      why did I read that on the wiki?<br>
      <br>
      Thanks a lot for any advice.<br>
      Max<br>
      <br>
      <br>
      <fieldset></fieldset>
      <br>
      </div></div><div><pre>_______________________________________________
Eeglablist page: <a href="http://sccn.ucsd.edu/eeglab/eeglabmail.html" target="_blank">http://sccn.ucsd.edu/eeglab/eeglabmail.html</a>
To unsubscribe, send an empty email to <a href="mailto:eeglablist-unsubscribe@sccn.ucsd.edu" target="_blank">eeglablist-unsubscribe@sccn.ucsd.edu</a>
For digest mode, send an email with the subject "set digest mime" to <a href="mailto:eeglablist-request@sccn.ucsd.edu" target="_blank">eeglablist-request@sccn.ucsd.edu</a></pre>
    </div></blockquote>
  </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" target="_blank">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" target="_blank">eeglablist-request@sccn.ucsd.edu</a><br></blockquote></div><br>
</div></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>