<div dir="ltr"><div class="gmail_extra">> Will the power of spectrum also be confounded with the number of trials?<br><br>Technically speaking yes, but it's less obvious in the actual data compared with ITC. I don't have a formal explanation for this, but probably it is related to the fact that single-trial phase distribution is more stochastic than single-trial power variance.</div>

<div class="gmail_extra"><br></div><div class="gmail_extra">Makoto</div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">2014-05-15 20:10 GMT-07:00 张雪 <span dir="ltr"><<a href="mailto:zhangxue@psych.ac.cn" target="_blank">zhangxue@psych.ac.cn</a>></span>:<br>

<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left-width:1px;border-left-color:rgb(204,204,204);border-left-style:solid;padding-left:1ex"><br>Thank Makoto very much.  You mentioned that the comparison of ITC will be confounded by the number of trials. Will the power of spectrum also be confounded with the number of trials? <br>

<br><blockquote name="replyContent" style="padding-left:5px;margin-left:5px;border-left-color:rgb(182,182,182);border-left-width:2px;border-left-style:solid;margin-right:0px">-----原始邮件-----<br>
<b>发件人:</b> "Makoto Miyakoshi" <<a href="mailto:mmiyakoshi@ucsd.edu" target="_blank">mmiyakoshi@ucsd.edu</a>><br>
<b>发送时间:</b> 2014年5月13日 星期二<br>
<b>收件人:</b> "张雪" <<a href="mailto:zhangxue@psych.ac.cn" target="_blank">zhangxue@psych.ac.cn</a>><br>
<b>抄送:</b> "EEGLAB List" <<a href="mailto:eeglablist@sccn.ucsd.edu" target="_blank">eeglablist@sccn.ucsd.edu</a>><br>
<b>主题:</b> Re: [Eeglablist] Cross Channel Coherence analysis<div><div class="h5"><br><br><div dir="ltr">Dear Xue,<div><br></div><div>> I want to know whether could I just treat different channels as different trials in the newtimef. </div>

<div><br></div><div>Yes. EEGLAB also has crosstimef() function which you want to check out (there is GUI menu for it too).</div>

<div><br></div><div>> And another question is whether the ITC values of different conditions could be averaged all subtracted directly.<br></div><div><br></div><div>A problem in comparing ITC measures across condition/subjects is that the signal to noise ratio depends on the number of trials. If you compare 30-trial average and 100-trial average, you'll see significant difference allover the plot because 'background' ITC SNR is very different and interestingly event-related phase modulation is left as nonsignificant! So I would suggest that for fair comparison you do something like subsampling to have the same number of trials across conditions for ITC (which people don't do very often though).</div>



<div><br></div><div>Makoto</div><div class="gmail_extra"><br><br><div class="gmail_quote">2014-05-09 8:10 GMT-07:00 张雪 <span dir="ltr"><<a href="mailto:zhangxue@psych.ac.cn" target="_blank">zhangxue@psych.ac.cn</a>></span>:<br>



<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left-width:1px;border-left-color:rgb(204,204,204);border-left-style:solid;padding-left:1ex"><br><br>Dear all<span></span><div>       I'm trying to do cross-channel coherence which is similar to the inter-trial coherence. I want to know whether could I just treat different channels as different trials in the newtimef. And another question is whether the ITC values of different conditions could be averaged all subtracted directly. Has there anybody ever done this through EEGlab before?</div>



<div>Thanks</div><div>Zhang Xue</div><div>Psychological institute,</div><div>Chinese Academy of Science</div><div><br></div><br><br><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" target="_blank">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" target="_blank">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></div>
</div></div></blockquote><br><span></span><br><br><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></div>