A good strategy is to try to clean your data as much<div>as possible of extreme artifacts </div><div>(these extreme artifacts would </div><div>attract ICA's attention too much).</div><div><br></div><div>Then, if you have enough time points in your data</div>

<div>to match ICA's requisites, you should be able</div><div>to achieve a clean and interpretable ICA decomposition.</div><div>With ICs that look interpretable in relation to known</div><div>EEG "components" expected in your protocol.</div>

<div>You may also find "real" ICs that you did not expect.</div><div><br></div><div>The resultant ICA information can then be </div><div>transferred to a longer continuous file,</div><div>as you have done. You will however still</div>

<div>have to deal with artifactual time periods </div><div>and artifactual epochs, one way or another.</div><div><br></div><div>ICA does not care if you give it epochs or continuous data. However it is important that you feed it </div>

<div>enough good clean data, data during which </div><div>the cognitive behavior you are interested in </div><div>is occurring. In addition to eliminating </div><div>"artifactual periods" you may also </div><div>

want to eliminate all periods that are not</div><div>"cognitively"-relevant or "task"-relevant.</div><div><br></div><div>Good luck with your process and let the list know how </div><div>things go for you.</div>

<div><br></div><div><br></div><div>
<br><br><div class="gmail_quote">On Mon, Sep 17, 2012 at 4:26 AM, Sara Graziadio <span dir="ltr"><<a href="mailto:sara.graziadio@newcastle.ac.uk" target="_blank">sara.graziadio@newcastle.ac.uk</a>></span> wrote:<br>

<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">Hello eeglab users,<br>
I have a question about ICA. My data have some noise in some time intervals. I want to remove the noise before using the ICA but I want to have the whole dataset (continuous data, not epoched) to run some more analysis once the data are cleaned with the ICA. Is there a way to do this?<br>


At the moment I am running the ICA on the dataset without the noise and then I am applying the ICA weights calculated on the short dataset to the whole dataset (with the noise). Do you think I can do this? Or is there any better method to obtain the whole dataset cleaned without decreasing the ICA performance?<br>


Thank you<br>
<br>
Best wishes<br>
<br>
Sara<br>
<br>
Sara Graziadio, PhD<br>
Research Associate<br>
Institute of Neuroscience<br>
Newcastle University<br>
<br>
Address:<br>
Sir James Spence Institute<br>
Royal Victoria Infirmary<br>
Queen Victoria road, NE1 4LP<br>
Newcastle upon Tyne, UK<br>
<br>
Tel:  <a href="tel:%2B44%20%280%29191%20282%201377" value="+441912821377">+44 (0)191 282 1377</a><br>
<br>
<br>
<br>
<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></div>