<div dir="ltr">Dear Martin,<div><br></div><div style>If you apply a band-pass filter, your channel data become less independent of each other i.e. rank-reduced.</div><div style><br></div><div style>Imagine you apply an extreme band-pass filter, say 10-11Hz. All of your channel data look very much like each other.</div>

<div style><br></div><div style>Makoto</div></div><div class="gmail_extra"><br><br><div class="gmail_quote">2013/5/16 Krebber, Martin <span dir="ltr"><<a href="mailto:martin.krebber@charite.de" target="_blank">martin.krebber@charite.de</a>></span><br>

<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">Hi all,<br>
<br>
I am currently working on an analysis were I split the data into low and<br>
high frequency portions using a lowpass (cutoff 35 Hz) and a highpass<br>
(20 Hz) filter, respectively. The idea behind this approach is to do the<br>
ICA artefact rejection seperately on low and high frequency data in<br>
order to be better able to reject high frequency muscle artefacts and<br>
obtain a clearer brain signal in the gamma range.<br>
<br>
My problem is that, especially with the highpass filtered data, ICA<br>
takes a very long time (roughly 5-10 times the usual) and even then the<br>
decomposition does not look very clean. I tried to reduce the<br>
dimensionality of the data (from 128 to 96) by applying the PCA<br>
parameter in pop_runica and it is way faster. Is it justified, or maybe<br>
even recommended to reduce the data dimensionality after filtering out a<br>
considerable portion of the signal? And if so, is there a rule of thumb<br>
about how much to reduce the data dimensionality?<br>
<br>
Thanks for any suggestions!<br>
<br>
Regards,<br>
Martin<br>
<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><div dir="ltr">Makoto Miyakoshi<br>Swartz Center for Computational Neuroscience<br>Institute for Neural Computation, University of California San Diego<br></div>


</div>