<div dir="ltr">Dear all,<div><br></div><div>I went through many posts on the EEGLABLIST about ICA and weather or not to perform PCA before ICA. But I still have some doubts. Some time I read posts in which PCA is suggested before ICA and some times is suggested to avoid it, so I am still a bit confused.</div>
<div><br></div><div>Let me first describe how do I record EEG and which are the first data processing steps:</div><div><br></div><div>> I collect EEG data with a Biosemi system (64 EEG channels and 4 EOGs, srate: 1024Hz).</div>
<div><br></div><div>> All the 68 channels are referenced to average reference and then filtered to remove noise (HP 1 Hz LP 45 Hz, I am not interested in ERPs that s why I use an High Pass filter of 1 Hz)</div><div>Note: The average reference is computed as the average of the 64 EEG channels only, I do not include in the average reference the 4 EOGs channels.</div>
<div><br></div><div>> Data are divided into epochs</div><div><br></div><div>> At this point I would like to run ICA in order to remove (mainly) eye-movements and eye-blinks</div><div><br></div><div>My questions are:</div>
<div><br></div><div>1) shall I reduce the data dimension from 68 to 67 performing PCA before ICA (because the average reference reduced the rank of the data)?</div><div><br></div><div>2) shall I reduce the data dimension more than that? For example I could check how many components (PCA) I need to explain the 98% of the variance of my data</div>
<div><br></div><div>3) if I have very noisy channels shall I just remove them before computing ICA and PCA?</div><div><br></div><div>4) would you include the 4 EOG channels when running ICA? I read that is fine as far as each channel has the same reference so that should be okay.</div>
<div><br></div><div>Thanks a lot for your kind help,</div><div><br></div><div>Davide</div></div>