<div dir="ltr">Hi Michael,<div><br></div><div>If impedances change dramatically over a session, this could be a potential concern for ICA, since this can certainly change the statistics of the data -- particularly the variance/scale.</div>

<div><br></div><div>However, bear in mind that the gradual change in impedance due to gel drying over a typical recording session is an equally significant form of non-stationarity insofar as Infomax ICA is concerned -- though ICA seems fairly robust to this. I don't have much personal experience with recording such long sessions that gel needs to be reapplied, but if reapplication of gel only serves to restore impedances to their approximate original values from the start of the session, and the gel is reapplied frequently enough so that you don't have a massive range of impedances over the entire recording session, my opinion is that -- although stationary assumptions are being violated -- ICA will be sufficiently robust to this and you will be able to recover suitable components (others with a different experience may wish to chime in). </div>

<div>
<br><div>However, bear in mind that since a change in impedance may produce (among other things) a change in scale of the channel data ("X" part of X=AS), and since Infomax ICA will return a single unmixing matrix for all blocks (fixed "A"), this change in impedance can translate to a change in scale for some IC activations ("S" part of X=AS). So you might see prominent changes in amplitude of IC activations for trials following block boundaries. This will be apparent if you plot an ERPImage of the epoched ICA activations for a given component. However, since ICA activations have arbitrary units of measurement, one possibility is to temporally z-normalize the activations for each trial independently to adjust for this. Note, however, that temporal normalization may have other implications for interpretability of ERPs, ERSPs, etc and for certain forms of signal processing, which you'll want to consider.</div>


<div><div><br></div><div>I would also caution that you take extra care to ensure that electrodes do not move during the re-application of gel as this could dramatically impair ICA. </div><div><br></div><div>As an alternative to Infomax ICA (runica) you might also consider using AMICA with the number of models chosen to match the number of blocks (assuming gel is reapplied after each block). If the data distributions are significantly different between blocks, AMICA may be able to learn an optimal ICA model for each block. Ergo, problem solved.<br>


</div><div><br></div><div>Insofar as MVAR model fitting, the non-stationarity in mean and variance can be mitigated by normalization of the data (typical preprocessing step) and the use of an adaptive modeling approach (sliding-window or kalman filter).</div>

<div><br></div><div>Tim</div></div></div></div><div class="gmail_extra"><br><br><div class="gmail_quote">On Fri, Jan 3, 2014 at 6:08 AM, Michael Schubert <span dir="ltr"><<a href="mailto:mschuber@mail.upb.de" target="_blank">mschuber@mail.upb.de</a>></span> wrote:<br>

<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div lang="DE" link="blue" vlink="purple"><div><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">Hi Tim and others,<u></u><u></u></span></p>

<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"><u></u> <u></u></span></p><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">if I record several blocks of EEG, I might need to re-lower impedances with extra gel due to drying etc. in-between. When I then concatenate blocks as raw signals to do my processing, can that be bad in terms of signal stationarity and thus affect ICA decomposition and MVAR model fitting?<u></u><u></u></span></p>

<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"><u></u> <u></u></span></p><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">Best,<u></u><u></u></span></p><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">Michael<u></u><u></u></span></p></div></div>
</blockquote>
</div><br><br clear="all"><div><br></div>-- <br>---------  αντίληψη -----------
</div>