<div dir="ltr">Dear Valentina,<div><br></div><div>I remember Stephan Debener wrote in a post to the list a few years ago that 1Hz high-pass filter for ICA and apply the weight matrix to 0.1Hz high-pass filtered data produced the best results.</div>

<div><br></div><div>Makoto</div></div><div class="gmail_extra"><br><br><div class="gmail_quote">2014-02-26 6:39 GMT-08:00 Valentina Nicolardi <span dir="ltr"><<a href="mailto:valentinanicolardi@gmail.com" target="_blank">valentinanicolardi@gmail.com</a>></span>:<br>

<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr">Dear List,<div>I was wondering whether anybody knows why ICA is not apllied to the late positive potential (LPP) pre-processing, most of studies I found uses classical methods of artifact removal.</div>

<div>
<div>I thought this may be due to the low cut-off of the high pass filter, is there anyone with experience in the filed?</div></div><div>May be worth running ICA on 1 Hz filtered data and then apply the weights and spheres to the 0.1 Hz data?<br>


</div><div><br></div><div>Best</div><span class="HOEnZb"><font color="#888888"><div>Valentina Nicolardi</div></font></span></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"><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>