<div dir="ltr">That makes perfect sense to me Christian. Thanks! It is very informative.<div><br></div><div>Makoto</div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Thu, Oct 16, 2014 at 4:25 PM, Christian Kothe <span dir="ltr"><<a href="mailto:christiankothe@gmail.com" target="_blank">christiankothe@gmail.com</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr">Hi Bryce,<div><br></div><div>there is no serious need to adjust any parameter for low-density systems this one. </div><div><br></div><div>However, if you enjoy tuning things, there is a limit on what number of artifact components it will maximally remove at a given time point, and that number is a fraction of the number of channels (MaxDimensions in clean_asr, default 0.66). So for your 11 channels that's 7 components. If you work in a situation where you face more simultaneous artifacts than that (e.g., muscle groups) and you absolutely have to remove all of them, then you may increase that number. However, note that if you remove 7 degrees of freedom from your data and have 4 left, you will end up with a rather impoverished EEG segment in any case (rank-deficient); for offline analysis is might be better to have such bad windows removed from the data altogether and therefore leave that setting at its defaults -- the clean_rawdata plugin will by default remove incompletely repaired windows in a final post-process.</div><span class="HOEnZb"><font color="#888888"><div><br></div><div>Christian</div></font></span></div><div class="HOEnZb"><div class="h5"><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Thu, Oct 16, 2014 at 4:12 PM, Makoto Miyakoshi <span dir="ltr"><<a href="mailto:mmiyakoshi@ucsd.edu" target="_blank">mmiyakoshi@ucsd.edu</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div>Dear Christian, </div><div><br></div>Should clean_rawdata parameter adjusted from default if you have only 14 channels?<div><br></div><div>Makoto<div class="gmail_extra"><div><div><br><div class="gmail_quote">On Wed, Oct 15, 2014 at 10:13 PM, <a href="mailto:bpm@uvic.ca" target="_blank">bpm@uvic.ca</a> <span dir="ltr"><<a href="mailto:bpm@uvic.ca" target="_blank">bpm@uvic.ca</a>></span> wrote:<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">Greetings,<br>
<br>
I am looking at low-density (11 scalp channels, 3 ocular channels) resting EEG recordings for a longitudinal study. I have been experimenting with the Artifact Subspace Reconstruction extension for cleaning my data, which seems to be working well enough using the default input parameter settings. I cannot find any documentation for ASR and was wondering if perhaps I should be tweaking the input settings because of my low-density array.<br>
<br>
Thank you for any responses!<br>
<br>
-Bryce.<br>
<br>
-- <br>
Bryce P Mulligan<br>
Clinical Neuropsychology Doctoral Student<br>
Neuropsychology & Rehabilitation Laboratory<br>
Department of Psychology<br>
P.O. Box 1700 STN CSC<br>
University of Victoria<br>
Victoria BC Canada V8W 2Y2<br>
<a href="tel:250-472-4194" value="+12504724194" target="_blank">250-472-4194</a><br>
<a href="mailto:bpm@uvic.ca" target="_blank">bpm@uvic.ca</a><br>
<br>
______________________________<u></u>_________________<br>
Eeglablist page: <a href="http://sccn.ucsd.edu/eeglab/eeglabmail.html" target="_blank">http://sccn.ucsd.edu/eeglab/<u></u>eeglabmail.html</a><br>
To unsubscribe, send an empty email to <a href="mailto:eeglablist-unsubscribe@sccn.ucsd.edu" target="_blank">eeglablist-unsubscribe@sccn.<u></u>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.<u></u>edu</a><br>
</blockquote></div><br><br clear="all"><div><br></div></div></div><span><font color="#888888">-- <br><div dir="ltr">Makoto Miyakoshi<br>Swartz Center for Computational Neuroscience<br>Institute for Neural Computation, University of California San Diego<br></div>
</font></span></div></div></div>
</blockquote></div><br></div>
</div></div></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>