<div dir="ltr">rank() may not always be accurate, I heard, especially after low-pass filtering the data.<br><br>Makoto<br></div><div class="gmail_extra"><br><br><div class="gmail_quote">2013/5/10 Arnaud Delorme <span dir="ltr"><<a href="mailto:arno@ucsd.edu" target="_blank">arno@ucsd.edu</a>></span><br>

<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div style="word-wrap:break-word">Dear Karlo,<div><br><div><div class="im"><blockquote type="cite"><div><div style="font-size:10pt;font-family:arial,helvetica,sans-serif">

<div style="background-color:transparent"><span style="background-color:transparent"><span><span><span><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px">- how do you check rank of your EEG data? (rank(EEG.data)  gives error for 3d
 matrix )</span></span></span></span></span></div></div></div></blockquote><div><br></div><div><br></div></div><div>rank(EEG.data(:,:)) will do</div><div class="im"><div><br></div><br><blockquote type="cite"><div><div style="font-size:10pt;font-family:arial,helvetica,sans-serif">

<div style="font-style:normal;font-size:13px;background-color:transparent;font-family:arial,helvetica,sans-serif">- what could be wrong here or what i need to check before running ICA?</div></div></div></blockquote><div>
<br>
</div><div><br></div></div><div>Nothing, it is normal sometimes for the learning rate to be dicreased.</div><div class="im"><div><br></div><br><blockquote type="cite"><div><div style="font-size:10pt;font-family:arial,helvetica,sans-serif">

<div style="background-color:transparent"><span><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px">- May i ask you  that how do you choose your ICA options (e.g., 'pca'  , 'extended1' or ...)?  </span></span></div>

</div></div></blockquote><div><br></div><div><br></div></div><div>Have you read the tutorial section on ICA</div><div><br></div><div><a href="http://sccn.ucsd.edu/wiki/Chapter_09:_Decomposing_Data_Using_ICA" target="_blank">http://sccn.ucsd.edu/wiki/Chapter_09:_Decomposing_Data_Using_ICA</a></div>

<div><br></div><div>Best,</div><div><br></div><div>Arno</div><div><br></div><br><blockquote type="cite"><div class="im"><div><div style="font-size:10pt;font-family:arial,helvetica,sans-serif"><div style="font-style:normal;font-size:13px;background-color:transparent;font-family:arial,helvetica,sans-serif">

<span><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"><br></span></span></div><div style="font-style:normal;font-size:13px;background-color:transparent;font-family:arial,helvetica,sans-serif"><span><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px">Many thanks,</span></span></div>

<div style="font-style:normal;font-size:13px;background-color:transparent;font-family:arial,helvetica,sans-serif"><span><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px">Karlo </span></span></div><div style="font-style:normal;font-size:13px;background-color:transparent;font-family:arial,helvetica,sans-serif">

<span style="background-color:transparent"><span><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"><br></span></span></span></div><div style="font-style:normal;font-size:13px;background-color:transparent;font-family:arial,helvetica,sans-serif">

<span style="background-color:transparent"><span><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"> </span></span></span></div><div style="background-color:transparent"><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"> </span></div>

<div style="background-color:transparent"><div style="background-color:transparent"><font style="font-style:italic" face="arial, helvetica, sans-serif">Input data size [62,766380] = 62 channels, 766380 frames/nFinding 62 ICA components using logistic ICA.</font></div>

<div style="background-color:transparent"><font style="font-style:italic" face="arial, helvetica, sans-serif">Decomposing 199 frames per ICA weight ((3844)^2 = 766380 weights, Initial learning rate will be 0.001, block size 68.</font></div>

<div style="background-color:transparent"><font style="font-style:italic" face="arial, helvetica, sans-serif">Learning rate will be multiplied by 0.9 whenever angledelta >= 60 deg.</font></div><div style="background-color:transparent">

<font style="font-style:italic" face="arial, helvetica, sans-serif">More than 32 channels: default stopping weight change 1E-7</font></div><div style="background-color:transparent"><font style="font-style:italic" face="arial, helvetica, sans-serif">Training will end when wchange < 1e-007 or after 512 steps.</font></div>

<div style="background-color:transparent"><font style="font-style:italic" face="arial, helvetica, sans-serif">Online bias adjustment will be used.</font></div><div style="background-color:transparent"><font style="font-style:italic" face="arial, helvetica, sans-serif">Removing mean of each channel ...</font></div>

<div style="background-color:transparent"><font style="font-style:italic" face="arial, helvetica, sans-serif">Final training data range: -456.566 to 562.934</font></div><div style="background-color:transparent"><font style="font-style:italic" face="arial, helvetica, sans-serif">Computing the sphering
 matrix...</font></div><div style="background-color:transparent"><font style="font-style:italic" face="arial, helvetica, sans-serif">Starting weights are the identity matrix ...</font></div><div style="background-color:transparent">

<font style="font-style:italic" face="arial, helvetica, sans-serif">Sphering the data ...</font></div><div style="background-color:transparent"><font style="font-style:italic" face="arial, helvetica, sans-serif">Beginning ICA training ...</font></div>

<div style="background-color:transparent"><font style="font-style:italic" face="arial, helvetica, sans-serif">Lowering learning rate to 0.0009 and starting again.</font></div><div style="background-color:transparent"><font style="font-style:italic" face="arial, helvetica, sans-serif">step 1 - lrate 0.000900, wchange 141.51904569, angledelta  0.0 deg</font></div>

<div style="background-color:transparent"><font style="font-style:italic" face="arial, helvetica, sans-serif">Lowering learning rate to 0.00081 and starting again.</font></div><div style="background-color:transparent"><font style="font-style:italic" face="arial, helvetica, sans-serif">step 1 - lrate 0.000810, wchange 159.49273116, angledelta  0.0 deg</font></div>

<div style="background-color:transparent"><font style="font-style:italic" face="arial, helvetica, sans-serif">Lowering learning rate to 0.000729 and starting again.</font></div><div style="background-color:transparent"><font style="font-style:italic" face="arial, helvetica, sans-serif">step 1 - lrate 0.000729, wchange <a href="tel:143.22748820" value="+14322748820" target="_blank">143.22748820</a>, angledelta  0.0 deg</font></div>

<div style="background-color:transparent"><font style="font-style:italic" face="arial, helvetica, sans-serif">Lowering learning rate to 0.0006561 and starting again.</font></div><div style="background-color:transparent">
<font style="font-style:italic" face="arial, helvetica, sans-serif">step 1 - lrate 0.000656, wchange 136.88732118, angledelta  0.0 deg</font></div>
</div></div></div></div><div class="im">_______________________________________________<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" target="_blank">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" target="_blank">eeglablist-request@sccn.ucsd.edu</a></div>

</blockquote></div><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"><br>-- <br><div dir="ltr">

Makoto Miyakoshi<br>Swartz Center for Computational Neuroscience<br>Institute for Neural Computation, University of California San Diego<br></div>
</div>