<html>
  <head>
    <meta content="text/html; charset=ISO-8859-1"
      http-equiv="Content-Type">
  </head>
  <body bgcolor="#FFFFFF" text="#000000">
    <div class="moz-cite-prefix">Hi all,<br>
      <br>
      I have an implementation of time/frequency analysis that uses
      Matlab's cwt (continuous wavelet transform) that could be a good
      alternative to bypass the bottleneck that newtimef is. CWT works
      in parallel internally so you don't have to worry about that, nor
      to get a fancy video card. If anyone would like to help
      incorporating my code in EEGLAB's study machinery I'd be more than
      happy to help. As an example, computing ERSP and ITC for epochs 2
      seconds long, 100 trials takes ~ 6 second in a decent desktop
      machine. The only critical input it needs beside a matrix with the
      data (channel or components: timeXtrials ) is a vector of scales
      (something equivalent to 'cycles' in newtimef), which can be set
      in logspace to produce a nice narrow-broad band decomposition (see
      the example in the website below). Right now it lacks from a
      significant test but that is something that can be easily added,
      for example using bootstrap will be something like this:<br>
      <br>
      >> bootstats = bootstrp( nboot, @myCTWfunction, data,
      scales);<span style="color: rgb(34, 34, 34); font-family: arial,
        sans-serif; font-size: 12.727272033691406px; font-style: normal;
        font-variant: normal; font-weight: normal; letter-spacing:
        normal; line-height: normal; orphans: 2; text-align: start;
        text-indent: 0px; text-transform: none; white-space: normal;
        widows: 2; word-spacing: 0px; -webkit-text-size-adjust: auto;
        -webkit-text-stroke-width: 0px; background-color: rgb(255, 255,
        255); display: inline !important; float: none; "><br>
        <br>
      </span>where bootstrap is Matlab's bootstrap function that also
      works in parallel.<br>
      <br>
      <br>
      See "example_erp.mat" in the Downloads section on Mobilabs's
      google code website.<br>
      <a href="https://code.google.com/p/mobilab/">https://code.google.com/p/mobilab/</a><br>
      <br>
      Regards,<br>
      Alejandro<br>
      <br>
      On 10/15/2012 07:39 PM, Makoto Miyakoshi wrote:<br>
    </div>
    <blockquote
cite="mid:CAEqC+SWAnZV6TsaRy63WwxDUa_fZATbGJbWdcm-z+H-P=TUA2w@mail.gmail.com"
      type="cite">
      <pre wrap="">Dear Andrew,

I also had an occasion to process over 100 datasets. Below is a
practical solution (i.e., without rewriting the code) I found. If you
want to try it, do it at your own risk.

1. If you have 100 subjects, then create STUDY first with proper
STUDY.design. Do not run precompute yet.
2. Create 4 25 subjects STUDYs using the same data.
3. Run precompute for these 4 in parallel (assuming you have 4 core CPU).
4. Load the first 100 subject STUDY and cluster them.

Makoto

2012/10/11 Andrew Hill <a class="moz-txt-link-rfc2396E" href="mailto:andrewhill@ucla.edu"><andrewhill@ucla.edu></a>:
</pre>
      <blockquote type="cite">
        <pre wrap="">Has anyone explored optimizing execution time of newtimef with CUDA or OpenGL?

My ERSP runs take a week or so each (120 files, 30-min EEG, 64 channels @ 512 Hz) running on either a 64-bit Mac or Win.

Of note is that this keeps CPU & RAM at only ~ 25% load the entire week, so there is some bottleneck that isn't resource limited.

Any other suggestions for speeding up ERSP?

Thanks,
Andrew Hill
_______________________________________________
Eeglablist page: <a class="moz-txt-link-freetext" href="http://sccn.ucsd.edu/eeglab/eeglabmail.html">http://sccn.ucsd.edu/eeglab/eeglabmail.html</a>
To unsubscribe, send an empty email to <a class="moz-txt-link-abbreviated" href="mailto:eeglablist-unsubscribe@sccn.ucsd.edu">eeglablist-unsubscribe@sccn.ucsd.edu</a>
For digest mode, send an email with the subject "set digest mime" to <a class="moz-txt-link-abbreviated" href="mailto:eeglablist-request@sccn.ucsd.edu">eeglablist-request@sccn.ucsd.edu</a>
</pre>
      </blockquote>
      <pre wrap="">


</pre>
    </blockquote>
    <br>
  </body>
</html>