<html>
  <head>
    <meta content="text/html; charset=UTF-8" http-equiv="Content-Type">
  </head>
  <body bgcolor="#FFFFFF" text="#000000">
    Dear Mengyan Zhu, <br>
    <br>
    Selection of spectral filtering (both, selection of high-pass and
    low-pass cutoff as well as causal/non-causal ) is when analyzing
    EEG, is often overlooked. It depends on what aspect of ERP you may
    want to analyze (eg., timing of peaks, amplitudes of peaks, onset of
    an ERP or discriminant single-trial analysis). <br>
    <br>
    Please refer to recent detailed debate on the topic in the following
    references:  <br>
    <br>
    [1] A Widmann and E Schrger. Filter effects and filter artifacts in
    the analysis of electrophysiological data. Front Psychol, 3:233,
    2012.<br>
    [2] G. A. Rousselet. Does filtering preclude us from studying ERP
    time-courses? Front Psychol, 3:131,<br>
    2012.<br>
    [3] D.J. Acunzo, G. Mackenzie, and M. C. W. van Rossum. Systematic
    biases in early ERP and ERN components as a result of high-pass
    filtering. J Neurosci Methods, 209(1):212-218, Jul 2012.<br>
    [4] R. Vanrullen. Four common conceptual fallacies in mapping the
    time course of recognition. Front Psychol, 2:365, 2011.<br>
    56<br>
    [5] G. Garipelli, R. Chavarriaga, J. del R Millan, Single trial
    recognition of anticipatory slow cortical potentials: The role of
    spatio-spectral filtering, International IEEE/EMBS Conference on
    Neural Engineering 06/2011; <br>
    <br>
    Wish you the best, <br>
    Gangadhar Garipelli<br>
    <br>
    <br>
    <div class="moz-cite-prefix">On 11/18/12 9:41 AM, 诸梦妍 wrote:<br>
    </div>
    <blockquote
cite="mid:CADt15Uscky6Cn7q46eduJTKZkDhidOU23C_38sN5f6CKwqOaeg@mail.gmail.com"
      type="cite">
      <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
      Dear eeglablist,
      <div><br>
      </div>
      <div>I would like to know whether there are any limitation or
        rules in filtering EEG data, or if there are someone who could
        recommend some papers about how high-pass filter change the
        data. </div>
      <div><br>
      </div>
      <div>I have read some basic principles about how filter works, but
        still don't know how to choose a proper High-pass parameter to
        remove artifacts without distorting the data. I knew some
        researchers use 0.01Hz, some would recommend  0.1, 0.5 or 1Hz
        and some recommend not using High-pass filter at all. </div>
      <div><br>
      </div>
      <div>The thing is, I found some participants' EEG waves in my
        experiments had large amount of slow drift, which could be
        removed by a 0.3Hz filter. However, I don't know whether that
        would distort the data greatly. What I want to observe are P300,
        N400 and P600 components as well as some sustained late
        negativity in ERP and also 3-70Hz in Time-Frequency domain. </div>
      <div><br>
      </div>
      <div><span
style="color:rgb(34,34,34);font-family:arial,sans-serif;font-size:14px;background-color:rgb(255,255,255)">Thanks
          for any information you may supply me with.</span></div>
      <div><span
style="color:rgb(34,34,34);font-family:arial,sans-serif;font-size:14px;background-color:rgb(255,255,255)"><br>
        </span></div>
      <div><span
style="color:rgb(34,34,34);font-family:arial,sans-serif;font-size:14px;background-color:rgb(255,255,255)">Zhu
          Mengyan</span></div>
      <div>-- <br>
        Mengyan Zhu<br>
        Psychology department, Peking University<br>
        Dormitory 2061, Building 48,No.5 Yiheyuan Road, Haidian
        District, Beijing 100871, China <br>
         E-mail: <a moz-do-not-send="true"
          href="mailto:bj12116@gmail.com" target="_blank">bj12116@gmail.com</a><br>
      </div>
      <br>
      <fieldset class="mimeAttachmentHeader"></fieldset>
      <br>
      <pre wrap="">_______________________________________________
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>
    <br>
    <pre class="moz-signature" cols="72">-- 
Dr. Gangadhar GARIPELLI,

Post-doc
EPFL SV BMI LNCO
SV 2805 (Batiment SV), 
Station 11, 1015 Lausanne
<a class="moz-txt-link-abbreviated" href="mailto:gangadhar.garipelli@epfl.ch">gangadhar.garipelli@epfl.ch</a>
<a class="moz-txt-link-freetext" href="http://people.epfl.ch/gangadhar.garipelli">http://people.epfl.ch/gangadhar.garipelli</a>

Scientist
MindMaze, EPFL Garage
Chemin de la Raye 13 
1024 Ecublen VD
Phone: +41 21 552 0805
<a class="moz-txt-link-abbreviated" href="http://www.mindmaze.com">www.mindmaze.com</a></pre>
  </body>
</html>