<html>
  <head>
    <meta content="text/html; charset=ISO-8859-1"
      http-equiv="Content-Type">
  </head>
  <body text="#000000" bgcolor="#FFFFFF">
    <div class="moz-cite-prefix">Dear Arno:<br>
      <br>
      Your advice to Marco on how to use CSD with spectral data is
      incorrect. The Laplacian <i>must</i> precede the spectral
      computation. If the the spectral transformation is done first, the
      result is <i>not </i>an interpretable CSD. The implications of
      this error can be quite profound (cf. Fig. 1 of Tenke and Kayser,
      2005). As a general rule, a CSD transform can only be applied to
      linearly-transformed surface potential data to be physiologically
      meaningful, although the underlying algorithm can be applied to
      any data, as shown by your example.<br>
      <br>
      regards from NY,<br>
      <br>
      Craig Tenke<br>
      Jürgen Kayser<br>
      <br>
      <br>
      On 1/18/2013 8:59 PM, Arnaud Delorme wrote:<br>
    </div>
    <blockquote cite="mid:33AD914F-A5BD-4BA2-B1B0-A00C4F47BD5F@ucsd.edu"
      type="cite">Dear Marco,
      <div><br>
      </div>
      <div>based on another email I sent earlier to the list.</div>
      <div><br>
      </div>
      <div>
        <div><i>% merge all channel location structures for the STUDY</i></div>
        <div><i>mergelocs = eeg_mergelocs(ALLEEG.chanlocs);</i></div>
        <div><i><span class="Apple-style-span" style="font-style:
              normal; "><i> </i></span></i></div>
        <div><i>% get ERSP results (scalp maps) - for example scalp
            topography of spectrum in the alpha band</i></div>
        <div><i>[STUDY spec ] = std_specplot(STUDY,ALLEEG,'channels', {
            mergelocs.labels }, 'topofreq', [8 12]);<br>
          </i></div>
        <div><i><br>
          </i></div>
        <div>then you may use one of the many laplacian function
          eeg_laplac.m is a good one although you will have to rebuild a
          dataset to use it. Something like</div>
        <div><br>
        </div>
        <div><i>TMP = EEG(1);</i></div>
        <div><i>TMP.chanlocs = mergelocs;</i></div>
        <div><i>TMP.data = squeeze(spec{1});</i></div>
        <div><i>CSD = eeg_laplac(TMP, 1);</i></div>
        <div><br>
        </div>
        <div><i>% plot average CSD scalp topography</i></div>
        <div><i>average_CSD = mean(CSD,2); % average across subjects</i></div>
        <div><i>figure; topoplot(average_CSD, mergelocs);</i></div>
        <div><br>
        </div>
        <div>Best,</div>
        <div><br>
        </div>
        <div>Arno</div>
        <div><br>
        </div>
        <div><img apple-width="yes" apple-height="yes"
            id="f756e66e-b4fe-437f-8818-5f07ccf4afe0"
            src="cid:part1.02030605.09050907@columbia.edu" width="452"
            height="229"></div>
        <div><br>
        </div>
        <div>On 17 Jan 2013, at 13:56, Marco Montalto wrote:</div>
        <div><br class="Apple-interchange-newline">
          <blockquote type="cite">
            <div>Dear List,<br>
              <br>
              Is there a way of producing CSD (current source density)
              maps in EEGLAB, in a STUDY design?<br>
              <br>
              Marco Montalto<br>
            </div>
          </blockquote>
        </div>
      </div>
    </blockquote>
    <br>
  </body>
</html>