Hi all,<br><br>I'm  conducting ICA to clean my segmented EEG data.   Because the length of my data is short, I have to use PCA option (by choosing ['pca', 35] in EEGlab, or EEG = pop_runica(EEG, 'icatype','runica','dataset',1,'options',{'pca' 35});) before doing ICA decomposition. <br>

<br>I wonder what is the number of the ranks for my data after the PCA by EEGLAB? <br><br>For example, I have 128 channels for my recording, so without PCA, I should have 128 ICs corresponding to 128 linear independent time-series. If I remove some eye components (say 20 ICs) to clean the EEG, I should still have 108 ranks of my cleaned data, and in theory I should be able to conduct PCA 108 then  ICA recursively, by choosing ['pca', 108] in runica. <br>

<br>However, If I first do PCA 35 then ICA ( it returns 35 ICs) and remove 20 ICs, do I <b>only have 15 ranks</b> left or I <b>still have 108 ranks</b> for the cleaned data? If I want to do ICA again, what number I should put in ['pca' ...]? Is the PCAed data the same as the raw data, but only with a linear transform, or EEGlab change the data at PCA step by deleting the small PCs and then conduct ICA on the first 35 PCs? <br>
<br>Thanks in advance!<br clear="all">
<br>-- <br>Chang Gu<div>Psychology & Human Development</div><div>Vanderbilt University </div><div>Nashville, TN</div><div><br></div><br>