Dear Ida,<div><br></div><div>1. I don't understand the issue. I need more information to identify what is wrong. If you believe this is really a bug, please describe the bug in detail to Arno. You are encouraged to report it to <a href="https://sccn.ucsd.edu/bugzilla/">https://sccn.ucsd.edu/bugzilla/</a></div>

<div><br></div><div>2. I don't understand this either. Probably something is wrong with your data. I strongly recommend you check it first before proceeding.</div><div><br></div><div>3. Each method returns you the number of trials detected to reject, and it can be controlled by adjusting threshold in SD. See Delorme eet al. (2007) for the difference of algorithm.</div>

<div><br></div><div>4. Applying a good high-pass filter usually does this job.</div><div><br></div><div>Makoto<br><br><div class="gmail_quote">2013/3/17 ida miokovic <span dir="ltr"><<a href="mailto:ida.miokovic@gmail.com" target="_blank">ida.miokovic@gmail.com</a>></span><br>

<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">Dear list,<div><br></div><div>I am running ICA decomposition on continuous data. I have several questions regarding this:</div>

<div><br></div><div>1. After applying lowpass filter and removing line noise (using Cleanline plug-in), I import the channel locations of the dataset. I am using EEGLAB v12.0.1.0b which is having issues with channel locations importing, but when I obtain ICA components, scalp maps seem to be plotted correctly, so I suppose that this bug does not influence this step? After that, I do the average reference.</div>




<div><br></div><div>2. Since I plan to run ICA second time, I should remove bad trials of the components (not entire component/s) using Tools --> Reject data using ICA --> Reject data (all methods). After doing all described above, I do not have an option to click on this tab "Reject data (all methods)" (it is grey). It is possibe to click only on "Reject components by map". Does anyone have an idea what could be the reason for this? </div>



<div><br></div><div>3. There is a suggestion that not more than 10% of the dataset should be rejected after applying all the methods I am interested in. Are some of the methods given it this menu (<span style="text-align:justify">Find abnormal values, Find abnormal trends, Find impropable data, Find abnormal distributions, Find abnormal spectra
(slow)) more convenient that others and which? Which way I can calculate what is the percent of the rejected data?</span></div><div><p style="text-align:justify">4. Should the mean of the all channels be removed somewhere in this procedure and where is it suggested to be done? As I mentioned, here contiuous data is used, so there are no epochs and no need for baseline removal.</p>


<p style="text-align:justify"><br></p><p style="text-align:justify">Thank you very much for any help.</p><p style="text-align:justify">All the best</p><span class="HOEnZb"><font color="#888888">
<p style="text-align:justify">Ida</p></font></span></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>
</div>