Dear Imali,<div><br></div><div>Pipeline check?</div><div><p><span style="font-size:11pt;font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(31,73,125)">1.<span style="font-size:7pt;font-family:'Times New Roman'">       </span></span><u></u><span style="font-size:11pt;font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(31,73,125)">Re-reference continues data (The data is collected on a bipolar montage so re-reference to the common average)<u></u><u></u></span></p>

<p><u></u><span style="font-size:11pt;font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(31,73,125)">2.<span style="font-size:7pt;font-family:'Times New Roman'">       </span></span><u></u><span style="font-size:11pt;font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(31,73,125)">Reject unsuitable portions of data by visual inspection<u></u><u></u></span></p>

<p><u></u><span style="font-size:11pt;font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(31,73,125)">3.<span style="font-size:7pt;font-family:'Times New Roman'">       </span></span><u></u><span style="font-size:11pt;font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(31,73,125)">High pass filter the data(cut-off @ 0.5Hz to preserve ERP components), low pass filter the data(cut-off 30Hz)</span></p>

</div><div>I would say filtering should be done before data rejection, since the rejection creates boundaries which can confuse filtering.<br><p><span style="font-size:11pt;font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(31,73,125)">4.<span style="font-size:7pt;font-family:'Times New Roman'">       </span></span><u></u><span style="font-size:11pt;font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(31,73,125)">Extract epochs (without baseline removal???)</span></p>

<p>According to Groppe et al., whole-epoch baseline is better than usual short pre-stimulus baseline. Scott says no baseline correction is even better. So without baseline removal may be better.</p><p><span style="font-size:11pt;font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(31,73,125)">5.<span style="font-size:7pt;font-family:'Times New Roman'">       </span></span><u></u><span style="font-size:11pt;font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(31,73,125)">Run ICA</span></p>

<p><span style="font-size:11pt;font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(31,73,125)">6.<span style="font-size:7pt;font-family:'Times New Roman'">       </span></span><u></u><b><i><span style="font-size:11pt;font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(31,73,125)">A. Tools>Remove components </span></i></b><span style="font-size:11pt;font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(31,73,125)">to subtract ICA components  or should I do</span></p>

<p><b><i><span style="font-size:11pt;font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(31,73,125)">B.</span></i></b><span style="font-size:11pt;font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(31,73,125)"> <b><i>Tools> Reject data Epochs> reject data(all methods),(</i></b> but if I do this how can that be an artifact rejection<b><i> </i></b>by ICA)<b><i>  </i></b>or<u></u><u></u></span></p>

<p><b><i><span style="font-size:11pt;font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(31,73,125)">C.Tools>Reject data epochs>export marks to ICA reject </span></i></b><span style="font-size:11pt;font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(31,73,125)">and then<b><i> Tools>Reject data epochs>Reject marked epochs</i></b>?</span></p>

<p>6A is not necessary if you are going to use STUDY (it will create clusters for artifacts) so don't bother to do this. 6B is recommended. Theoretically, 2nd ICA after 6B improves the quality of decomposition, but in my experience it rarely changes the result unless drastic rejection, either quantitatively or qualitatively, is performed.</p>

<p><span style="font-size:11pt;font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(31,73,125)">Could you please make it clear to me how I should reject epochs using ICA after the first decomposition.<u></u><u></u></span></p><p>Just take a look at independent component activities as you check your channel EEG data. It is a good idea to use 'all methods' for obtaining statistical suggestions (but don't take them blindly). You may want to discard 5-10 % of data here, depending your data quality. Improbability test is good but hopefully it is done after thresholding on channel EEG (therefore I recommend mild amplitude threshold on channel EEG before ICA, and then improbability test on IC activities).</p>

<p><b><i><span style="font-size:11pt;font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(31,73,125)">7.<span style="font-style:normal;font-weight:normal;font-size:7pt;font-family:'Times New Roman'">       </span></span></i></b><u></u><span style="font-size:11pt;font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(31,73,125)">Then <b>Tools>Remove Baseline</b> and  <b><i> Plot>Channel ERP’s </i></b>steps<b><i> </i></b>will give me the ERP for a particular stimulation?</span></p>

<p>Yes.</p><p><u></u><b><i><span style="font-size:11pt;font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(31,73,125)">8.<span style="font-style:normal;font-weight:normal;font-size:7pt;font-family:'Times New Roman'">       </span></span></i></b><u></u><span style="font-size:11pt;font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(31,73,125)">Now to do dipole localisation Run ICA on the pruned data set and run DIPFIT, here won’t I get the same remaining ICA components from the first epoched data set?</span></p>

<p>Again, whether or not running the 2nd ICA depends on how much you care about data quality. DIPFIT does not care your IC activities. It only cares about scalp maps ICA generated. Therefore, epoch rejection does not affect DIPFIT performance. </p>

<p>You should locate two dipoles manually when you find bilateral topographies using an interactive 'fine fit' GUI of DIPFIT. </p><p>Makoto</p><p><span style="font-size:11pt;font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(31,73,125)"><br>

</span></p><div class="gmail_quote">2012/9/6 Stephen Politzer-Ahles <span dir="ltr"><<a href="mailto:politzerahless@gmail.com" target="_blank">politzerahless@gmail.com</a>></span><br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">

Hi Imali,<br><br>I don't have experience with using "reject based on ICA", but the first option you pointed out (6A--using Tools>Reject components to remove the IC(s) with artifact) works. What I have typically done is first use Tools>Reject components to do that, and then use Tools>Reject epochs (by inspection) on the cleaned data to go through and reject any epochs that contain other artifact. (In my case, I use ICA to remove the blink artifacts, but then must reject by inspection to remove artifact that's left over such as skin potentials or EMG).<br>


<br>Maybe some others on the list can give you some more information about the other methods, which I am not familiar with.<br><br>Best,<br>Steve<div class="HOEnZb"><div class="h5"><br><br><div class="gmail_quote">On Wed, Sep 5, 2012 at 10:28 PM, IMALI THANUJA HETTIARACHCHI <span dir="ltr"><<a href="mailto:ith@deakin.edu.au" target="_blank">ith@deakin.edu.au</a>></span> wrote:<br>


<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">





<div link="blue" vlink="purple" lang="EN-AU">
<div>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1f497d">Thank you very much Makoto, really appreciate your guidance and help.<u></u><u></u></span></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1f497d"><u></u> <u></u></span></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1f497d">I have further some questions regarding ICA artifact rejection and localisation.<u></u><u></u></span></p>



<p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1f497d"><u></u> <u></u></span></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#376092">In EEGLAb we use ICA for both artifact rejection and source localisation? As I want
 to use EEGLAB for my dipole localisation, I am a bit confused with the steps that I should follow, I read the details on artifact rejection given on the wiki and a  thread on ‘</span><span style="color:#376092">Pipeline
 of processing to optimize ICA for artrifact removal</span><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#376092">’
</span><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1f497d">on the discussion list, but still not clear on the steps. Below I will briefly give the steps which I understood that I should follow, can you please tell me whether my understanding
 is correct and comment if I have gone wrong somewhere?<u></u><u></u></span></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1f497d"><u></u><u></u></span></p>
<p><u></u><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1f497d"><span>1.<span style="font:7.0pt "Times New Roman"">      
</span></span></span><u></u><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1f497d">Re-reference continues data (The data is collected on a bipolar montage so re-reference to the common average)<u></u><u></u></span></p>



<p><u></u><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1f497d"><span>2.<span style="font:7.0pt "Times New Roman"">      
</span></span></span><u></u><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1f497d">Reject unsuitable portions of data by visual inspection<u></u><u></u></span></p>
<p><u></u><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1f497d"><span>3.<span style="font:7.0pt "Times New Roman"">      
</span></span></span><u></u><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1f497d">High pass filter the data(cut-off @ 0.5Hz to preserve ERP components), low pass filter the data(cut-off 30Hz)<u></u><u></u></span></p>



<p><u></u><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1f497d"><span>4.<span style="font:7.0pt "Times New Roman"">      
</span></span></span><u></u><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1f497d">Extract epochs (without baseline removal???)<u></u><u></u></span></p>
<p><u></u><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1f497d"><span>5.<span style="font:7.0pt "Times New Roman"">      
</span></span></span><u></u><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1f497d">Run ICA<u></u><u></u></span></p>
<p><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1f497d"><u></u> <u></u></span></p>
<p><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1f497d">Now I get confused, after the ICA decomposition I will be able to view the ICA components with
<b><i>Tools> Reject data using ICA>Reject components by map<u></u><u></u></i></b></span></p>
<p><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1f497d">With this window I can detect the components for eye artifacts, muscle artifacts etc. Then is it,<u></u><u></u></span></p>



<p><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1f497d"><u></u> <u></u></span></p>
<p><u></u><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1f497d"><span>6.<span style="font:7.0pt "Times New Roman"">      
</span></span></span><u></u><b><i><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1f497d">A. Tools>Remove components
</span></i></b><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1f497d">to subtract ICA components  or should I do<u></u><u></u></span></p>
<p><b><i><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1f497d">B.</span></i></b><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1f497d">
<b><i>Tools> Reject data Epochs> reject data(all methods),(</i></b> but if I do this how can that be an artifact rejection<b><i>
</i></b>by ICA)<b><i>  </i></b>or <u></u><u></u></span></p>
<p><b><i><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1f497d">C.Tools>Reject data epochs>export marks to ICA reject
</span></i></b><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1f497d">and then<b><i> Tools>Reject data epochs>Reject marked epochs</i></b>?<u></u><u></u></span></p>
<p><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1f497d"><u></u> <u></u></span></p>
<p><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1f497d">Could you please make it clear to me how I should reject epochs using ICA after the first decomposition.<u></u><u></u></span></p>



<p><u></u><b><i><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1f497d"><span>7.<span style="font:7.0pt "Times New Roman"">      
</span></span></span></i></b><u></u><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1f497d">Then
<b>Tools>Remove Baseline</b> and  <b><i> Plot>Channel ERP’s </i></b>steps<b><i> </i>
</b>will give me the ERP for a particular stimulation?<b><i><u></u><u></u></i></b></span></p>
<p><u></u><b><i><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1f497d"><span>8.<span style="font:7.0pt "Times New Roman"">      
</span></span></span></i></b><u></u><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1f497d">Now to do dipole localisation Run ICA on the pruned data set and run DIPFIT, here won’t I get the same remaining ICA components from the first
 epoched data set?<b><i><u></u><u></u></i></b></span></p>
<p><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1f497d"><u></u> <u></u></span></p>
<p><b><i><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1f497d"><u></u> <u></u></span></i></b></p>
<p><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1f497d">Many thanks,<u></u><u></u></span></p>
<p><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1f497d">Imali<u></u><u></u></span></p>
<p class="MsoNormal" style="margin-left:36.0pt"><b><i><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1f497d"><u></u> <u></u></span></i></b></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1f497d"><u></u> <u></u></span></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1f497d"><u></u> <u></u></span></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1f497d"><u></u> <u></u></span></p>
<p class="MsoNormal"><b><span style="font-size:10.0pt;font-family:"Tahoma","sans-serif"" lang="EN-US">From:</span></b><span style="font-size:10.0pt;font-family:"Tahoma","sans-serif"" lang="EN-US"> Makoto Miyakoshi [mailto:<a href="mailto:mmiyakoshi@ucsd.edu" target="_blank">mmiyakoshi@ucsd.edu</a>]
<br>
<b>Sent:</b> Wednesday, 5 September 2012 7:02 AM<br>
<b>To:</b> IMALI THANUJA HETTIARACHCHI<br>
<b>Cc:</b> <a href="mailto:eeglablist@sccn.ucsd.edu" target="_blank">eeglablist@sccn.ucsd.edu</a><br>
<b>Subject:</b> Re: [Eeglablist] ERP localisation with BESA and DIPFIT with ICA<u></u><u></u></span></p>
<p class="MsoNormal"><u></u> <u></u></p>
<p class="MsoNormal">Dear Imali,<u></u><u></u></p>
<div>
<p class="MsoNormal"><u></u> <u></u></p>
</div>
<div>
<p class="MsoNormal">ICA returns 'one map/IC per a component' which does not change across recording time.<u></u><u></u></p>
</div>
<div>
<p class="MsoNormal">A static location corresponds to a brain region.<u></u><u></u></p>
</div>
<div>
<p class="MsoNormal">If you think of averaged ERP topo, for example, scalp topography changes from timepoint to timepoint. Independent components are not like that.<u></u><u></u></p>
</div>
<div>
<p class="MsoNormal"><u></u> <u></u></p>
</div>
<div>
<p class="MsoNormal">> 2.<span style="font-size:7.0pt">       </span>Do independent components for cognitive activity in brain represents ERP components(P1,N1, etc)?<u></u><u></u></p>
</div>
<div>
<p class="MsoNormal"><u></u> <u></u></p>
</div>
<div>
<p class="MsoNormal">Not necessarily. One IC can explain 3 ERP peaks (P1/N1/P2 as one burst).<u></u><u></u></p>
</div>
<div>
<p class="MsoNormal"><u></u> <u></u></p>
</div>
<div>
<p class="MsoNormal">> 3.<span style="font-size:7.0pt">       </span>Since I have minimal(correct to say no..) experience in ERP, how do I know my dipole localisations with ICA are correct? For instance, in a visual task I would expect to see one or more dipoles
 in visual area, but when changing the conditions  such as colour or shape where else do I get dipoles? Or simply, how do I have a hypothesis for the ICA component related dipoles?<u></u><u></u></p>
</div>
<div>
<p class="MsoNormal"><u></u> <u></u></p>
</div>
<div>
<p class="MsoNormal">How do I know my dipole location is correct? <u></u><u></u></p>
</div>
<div>
<p class="MsoNormal">When you calculate dipole fit, you'll have residual variance. If this value is small, that means your dipole location is good.<u></u><u></u></p>
</div>
<div>
<p class="MsoNormal">For symmetrical two dipoles, when the topography show bilateral pattern you should place two dipoles (This may require some prior knowledge about somatosensory mu, alpha, and EOG).  <u></u><u></u></p>



</div>
<div>
<p class="MsoNormal"><u></u> <u></u></p>
</div>
<div>
<p class="MsoNormal">> 4.<span style="font-size:7.0pt">       </span>With very limited neuroscience knowledge how do I get around with localisations to extract a task related neuronal activity?<u></u><u></u></p>
</div>
<div>
<p class="MsoNormal"><u></u> <u></u></p>
</div>
<div>
<p class="MsoNormal">If you don't have time to read Scott Makeig, Arnaud Delorme, or Julie Onton etc, then<u></u><u></u></p>
</div>
<div>
<p class="MsoNormal">1. run ICA<u></u><u></u></p>
</div>
<div>
<p class="MsoNormal">2. run dipfit (autofit)<u></u><u></u></p>
</div>
<div>
<p class="MsoNormal">Remember, 1 dipole for 1 (or bilateral 2) IC(s). They are always paired. ICA generates time-invariant scalp topo, and dipfit calculates the associated dipole(s) that is also time-invariant (ICs don't change their locations throughout your
 data just as your brain regions don't).<u></u><u></u></p>
</div>
<div>
<p class="MsoNormal"><u></u> <u></u></p>
</div>
<div>
<p class="MsoNormal">If you have further questions please ask further.<u></u><u></u></p>
</div>
<div>
<p class="MsoNormal"><u></u> <u></u></p>
</div>
<div>
<p class="MsoNormal">Makoto<u></u><u></u></p>
<div>
<p class="MsoNormal"><u></u> <u></u></p>
<div>
<p class="MsoNormal">2012/8/31 IMALI THANUJA HETTIARACHCHI <<a href="mailto:ith@deakin.edu.au" target="_blank">ith@deakin.edu.au</a>><u></u><u></u></p>
<div>
<div>
<p class="MsoNormal">Dear EEGLAB list,<u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal"> <u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal">While reading through papers for my experiments, I just became curious (with some confusion) on the dipole fitting approach of the ERP data(for a specific task).
<u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal"> <u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal">According to my understanding the ERP wave consists of several components such as P1,N1, P2 , N2 and P3 mainly (stimulus dependent). As I am intending to use ICA based source localization(using
 DIPFIT plugin) I wanted to find out on what degree the two dipole fitting approaches are differing in BESA and  DIPFIT with ICA.<u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal"> <u></u><u></u></p>
<p style="margin-left:20.25pt">1.<span style="font-size:7.0pt">       </span>Am I correct if I say that with BESA, dipoles can be fitted to individual components of the ERP waveform?
<u></u><u></u></p>
<p style="margin-left:20.25pt">2.<span style="font-size:7.0pt">       </span>Do independent components for cognitive activity in brain represents ERP components(P1,N1, etc)?
<u></u><u></u></p>
<p style="margin-left:20.25pt">3.<span style="font-size:7.0pt">       </span>Since I have minimal(correct to say no..) experience in ERP, how do I know my dipole localisations with ICA are correct? For instance, in a visual task I would expect to see one or
 more dipoles in visual area, but when changing the conditions such as colour or shape where else do I get dipoles? Or simply, how do I have a hypothesis for the ICA component related dipoles?<u></u><u></u></p>
<p style="margin-left:20.25pt">4.<span style="font-size:7.0pt">       </span>With very limited neuroscience knowledge how do I get around with localisations to extract a task related neuronal activity?
<u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" style="margin-left:2.25pt">
 <u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" style="margin-left:2.25pt">
Sorry about throwing a lot of questions at the list, but I have always found EEGLAB list as very friendly and a very expertized group. So, your advice will be highly appreciated to move forward in my work.<u></u><u></u></p>



<p class="MsoNormal" style="margin-left:2.25pt">
 <u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" style="margin-left:2.25pt">
Best regards<u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" style="margin-left:2.25pt">
Imali<u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal"> <u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal"><b>Imali Thanuja Hettiarachchi</b><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal">PhD Candidate<u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal">Centre for Intelligent Systems research<u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal">Deakin University,
<span style="font-size:10.0pt">Geelong 3217, Australia.</span><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:10.0pt">Email:
<a href="mailto:ith@deakin.edu.au" target="_blank">ith@deakin.edu.au</a><br>
</span><a href="http://www.deakin.edu.au/cisr" target="_blank">www.deakin.edu.au/cisr</a><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal"> <u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:9.0pt;font-family:"Helvetica","sans-serif""><img src="cid:image001.jpg@01CD8C26.7CA73070" alt="Description: Description: Description: cid:1216BE20-1800-4A47-8B9F-E7B9D94831CD@deakin.edu.au" width="70" border="0" height="73"></span><u></u><u></u></p>



<p class="MsoNormal"><span style="font-size:10.0pt;font-family:"Tahoma","sans-serif""> </span><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" style="margin-bottom:12.0pt"><u></u> <u></u></p>
<p class="MsoNormal"> <u></u><u></u></p>
</div>
</div>
<p class="MsoNormal"><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><span><font color="#888888"><u></u><u></u></font></span></p><span><font color="#888888">
</font></span></div><span><font color="#888888">
<p class="MsoNormal"><br>
<br clear="all">
<u></u><u></u></p>
<div>
<p class="MsoNormal"><u></u> <u></u></p>
</div>
<p class="MsoNormal" style="margin-bottom:12.0pt">-- <br>
Makoto Miyakoshi<br>
JSPS Postdoctral Fellow for Research Abroad<br>
Swartz Center for Computational Neuroscience<br>
Institute for Neural Computation, University of California San Diego<u></u><u></u></p>
</font></span></div>
</div>
</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" 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><br clear="all">

<br>-- <br></div></div><span class="HOEnZb"><font color="#888888">Stephen Politzer-Ahles<br>
University of Kansas<br>Linguistics Department<br><a href="http://www.linguistics.ku.edu/" target="_blank">http://www.linguistics.ku.edu/</a><br>
</font></span></blockquote></div><br><br clear="all"><div><br></div>-- <br>Makoto Miyakoshi<br>JSPS Postdoctral Fellow for Research Abroad<br>Swartz Center for Computational Neuroscience<br>Institute for Neural Computation, University of California San Diego<br>

<br>
</div>