<div dir="ltr">Dear Ayda,<div><br></div><div>If you are only interested in the beta band, an easier solution I would recommend is to apply band-pass filter to leave the beta band, and compute instantaneous amplitude by applying Hilbert transform in this way: abs(hilbert(EEG.data)). This should have the best temporal resolution.</div>

<div><br></div><div>If you still want to use newtimef, I suggest you use cycles more than 3, since EEGLAB 3-cycle Morlet wavelet frequency profile I saw was quite poor. If you did not like cycle == 6, try 5, 4, ... with due cost.</div>

<div><br></div><div>Makoto</div></div><div class="gmail_extra"><br><br><div class="gmail_quote">On Mon, Jun 2, 2014 at 12:01 PM, Ayda Ghahremani <span dir="ltr"><<a href="mailto:ghahremani.aida@gmail.com" target="_blank">ghahremani.aida@gmail.com</a>></span> wrote:<br>

<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><p dir="ltr">Dear EEGLAB,</p>
<p dir="ltr">I am interested to look at the beta modulation at around 20 Hz in the TF plot. Firstly, in the time-frequency analysis, I chose the cycles linearly increase from 3 at 3 Hz to 9 cycles at 40 Hz. Then, at 20 Hz it will be around 6 cycles if I am not wrong making the resolution around (6×50ms=300 ms). For my purpose,this time resolution for beta was too low,so I decided to choose 3 cycles fixed (as a result wavelet analysis). The frequency resolution as a result came down so that you cannot distinguish the higher freq anymore. I am not sure about pros and cons of the wavelet in this way. I appreciate your help if you guys have some experimental experience with it. <br>

<span class="HOEnZb"><font color="#888888">
</font></span></p><span class="HOEnZb"><font color="#888888">
<p dir="ltr">Ayda<br>
</p>
</font></span><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>