<div dir="ltr">Dear Marco,<div><br></div><div style>Without reading your code, let me first ask if you have tried std_envtopo(). That plugin is available since version 11. After clustering, go to 'edit/plot cluster' and you'll find the button in the bottom in the GUI. It seems that is the function you need. If not, please let me know the difference.</div>

<div style><br></div><div style>Makoto</div></div><div class="gmail_extra"><br><br><div class="gmail_quote">2013/6/10 Marco Bellami <span dir="ltr"><<a href="mailto:mrcbellami@gmail.com" target="_blank">mrcbellami@gmail.com</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 performed an ICA decomposition on my raw EEG data (for each subject<br>
and condition). Then, I created a STUDY and a design and I clustered ICs.<br>
Now, I want to calculate, for each cluster and condition of my design,<br>
the projection of the ERP of the cluster on the channels and I'd like to<br>
know if my approach is correct.<br>
First, I calculated the projection on the scalp of each  component of<br>
each cluster (using the icaproj function). Then, I averaged the<br>
projected ERPs between the components of the same cluster:<br>
<br>
for example,  let clust=1<br>
<br>
  for cond = 1:total_conditions % choose a condition (from STUDY.condition)<br>
<br>
         % compute average cluster ERP projected on EEG channels<br>
<br>
         for ic = 1:length(STUDY.cluster(clust).allinds{cond}) % for<br>
each component in the cluster<br>
<br>
             design_idx = STUDY.cluster(clust).setinds{cond}(1,ic);<br>
             setidx = STUDY.design(design_number).cell(design_idx).dataset;<br>
             %select the component<br>
             comp = STUDY.cluster(clust).allinds{cond}(1,ic);<br>
             %load the dataset with the selected component<br>
             [ALLEEG EEG CURRENTSET] = pop_newset(ALLEEG, EEG,<br>
CURRENTSET,...<br>
             'retrieve',setidx,'study',CURRENTSTUDY);<br>
<br>
             winvs =<br>
ALLEEG(setidx).icawinv(:,:)*STUDY.cluster(clust).topopol(ic);<br>
             % calculate the projection of the IC on all channels<br>
prjics(:,:,ic)=icaproj2(mean(ALLEEG(setidx).data(:,:,:),3),pinv(winvs),comp);<br>
<br>
         end;<br>
         %average projection over trials<br>
         prjclus=mean(prjics,3);<br>
<br>
Thanks,<br>
<br>
Marco<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>