Dear Habib,<div><br></div><div>Without any experience with FASTICA toolbox, let me say:</div><div>1. you should not reduce your data dimension (unless your data length is super short).</div><div>2. sounds like FASTICA output is not sorted by variance, nor is the polarity taken care of (but this is the original nature of ICA and nothing is wrong with it).</div>

<div><br></div><div>Why don't you try EEGLAB's ICA. You can run it from GUI. It takes care of sorting after decomposition, and also polarity reversal. It also detects sub-Gaussian components such as 50/60 Hz line artifact.</div>

<div><br></div><div>Makoto</div><div><br><div class="gmail_quote">2012/12/6 Habib Paracha <span dir="ltr"><<a href="mailto:ra_lums@hotmail.co.uk" target="_blank">ra_lums@hotmail.co.uk</a>></span><br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">




<div><div dir="ltr">Hi,<br> <br>I am performing fast ICA on a 14 Channel EEG data. Reducing the dimension of data from 14 to 5 components. When I perform the ICA I get a different result every time I run it. I am using the FASTICA toolbox available for matlab.<br>

 <br>The Question is how will I be able to figure out which is the most suitable component of all the extracted ICs. I am trying to extract the P300 response from the data. I get the P300 data component randomly in the 1st, 2nd, 3rd or 4th Component. I have to visually figure out which is the best extracted IC and then rest of the code.<br>

Sometimes I even get the P300 signal but it is inverted(instead of the positive peak ICA outputs a negative peak data).<br> <br>Someone kindy tell me a technique to automatically detect the best component and run the rest of the code using this component.<br>

Also a way to cater the wrong results of ICA.<br> <br> <br>Regards,<br> <br>Habib Paracha<br>                                         </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">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><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>