<div dir="ltr">Dear anonymous Chinese friend,<div><br></div><div>> But if the value cannot be divisible by “timesout”, how newtimef determined the times point output?<br></div><div class="gmail_extra"><br></div><div class="gmail_extra">I don't know how it behaves under that situation.</div><div class="gmail_extra"><br></div><div class="gmail_extra">Isn't it possible to use the same data length? I think that's the most straightforward solution for you. You don't need to worry about the overlap of the data, just epoch everything into from -1 to 2 sec epoch and use parameters 'freqs', [3 100] and cycle [3 0.85].</div><div class="gmail_extra"><br></div><div class="gmail_extra">Makoto</div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Wed, Apr 1, 2015 at 8:22 PM,  <span dir="ltr"><<a href="mailto:methodlearning@sina.cn" target="_blank">methodlearning@sina.cn</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"><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">Dear Makoto,</span></p>

<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">Thank you !</span></p>

<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">When the value of “End Time-(window
length)/2-Start Time+(window length)/2” can be divisible by “timesout”, the
calculation method of time points output sounds clearly.</span></p>

<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">But if the value cannot be divisible by “timesout”,
how newtimef determined the times point output?</span></p>

<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">e.g.</span></p>

<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">1.      250ms
window length</span></p>

<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">2.      from
-1000ms to 2000ms epoch length</span></p>

<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">3.      200
timesout</span></p>

<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">The calculation method is not  “round”/’Ceil”
or “floor” according to my own experience. When the value can’t be divisible, the
time interval of adjacent time points seems not to be fixed.</span></p>

<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">                                                                    
I.P.</span></p><div><div style="background:rgb(242,242,242)"><span class="">----- 原始邮件 -----<br>发件人:Makoto Miyakoshi <<a href="mailto:mmiyakoshi@ucsd.edu" target="_blank">mmiyakoshi@ucsd.edu</a>><br>收件人:<a href="mailto:methodlearning@sina.cn" target="_blank">methodlearning@sina.cn</a><br>抄送人:eeglablist <<a href="mailto:eeglablist@sccn.ucsd.edu" target="_blank">eeglablist@sccn.ucsd.edu</a>><br></span>主题:Re: Re: [Eeglablist] How to get same time points of different epoch in the function newtimef?<br>日期:2015年04月02日 05点50分<br></div><div><div class="h5"><br><div dir="ltr">Dear anonymous friend,<div><br></div><div>The superficial temporal resolution is determined in this way.</div><div><br></div><div>If</div><div><ol><li>1000ms window length (i.e. half of its length will be removed from the both ends of the epoch length)</li><li>from -1000ms to 2000ms epoch length<br></li><li>200 timesout</li></ol><div>then you'll see -500ms to 1500ms divided by 200 == 10 ms time resolution in the output plot. If you want to have the same output, you need to feed the same length of the data, which should be possible.</div></div><div><br></div><div>See slide 21 of this pdf</div><div><a href="http://sccn.ucsd.edu/mediawiki/images/1/19/C2_A3_Time-frequencyDecAndAdvancedICAPracticum.pdf" target="_blank">http://sccn.ucsd.edu/mediawiki/images/1/19/C2_A3_Time-frequencyDecAndAdvancedICAPracticum.pdf</a><br></div><div><br></div><div>Makoto</div><div><br></div><div><br></div><div><br><div>On Tue, Mar 31, 2015 at 2:40 AM,  <span dir="ltr"><<a href="mailto:methodlearning@sina.cn" target="_blank">methodlearning@sina.cn</a>></span> wrote:<br><blockquote 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"><p><span lang="EN-US">Hi Makoto,</span></p><p><span lang="EN-US">Thanks a lot for your reply!</span></p><p style="text-indent:15.75pt"><span lang="EN-US">If I use the function newtimef to decompose epochs of different
conditions and give input parameter "timesout" the same value, the
time points output after 0 ms will be very different across conditions because
the time spans were different .</span>For example,
if I decompose different epochs using the same function <span style="text-indent:15.75pt">newtimef(EEG.data(elec,:,:)EEG.pnts,[EEG.xmin
EEG.xmax]*1000,500,’cycles’,[2 0.5],'baseline',BaselineVector,'timesout',250,'nfreqs',93,'winsize',250),</span><span style="text-indent:15.75pt">the
time points output after 0 ms for condition A will be :[6 14 20 26 34 40 46 52
60 66 72 80 86 92...];</span></p><p><span lang="EN-US">and condition B :[4 12 22 30 38 46 54 62 72
80 ...];</span></p><p><span lang="EN-US">and condition C:[4 10 16 22 28 34 40
46...].</span></p><p style="text-indent:15.75pt"><span lang="EN-US">However, I need to compare ersp value across conditions on the same
time points using ANOVA after decomposing. The decomposing results of condition
A mentioned above included the ersp data at the time point"6", and
results of condition B and C didn't include the time point"6",so we
can't do ANOAV. And I am not interested in the ersp value before 0 ms .</span></p><p style="text-indent:10.5pt"><span lang="EN-US"> So I need to know how to get ersp value on one-one corresponding time
points after 0 ms across conditions of different epoch span.</span>Maybe I need to know newtimef algorithm
of determining time points output ,to adjust the input parameter
"timesout", to get ersp value on one-one corresponding time points
across conditions(after 0 ms)<span style="text-indent:10.5pt"> .</span></p><p><span lang="EN-US">I am not sure if I made myself clear now?</span></p><p><span lang="EN-US">Thank you again for your help!</span></p><p>





















</p><p><span lang="EN-US">                                                                                                                                                        I.P.</span></p><div><div style="background:rgb(242,242,242)">----- 原始邮件 -----<br>发件人:Makoto Miyakoshi <<a href="mailto:mmiyakoshi@ucsd.edu" target="_blank">mmiyakoshi@ucsd.edu</a>><br>收件人:<a href="mailto:methodlearning@sina.cn" target="_blank">methodlearning@sina.cn</a><br>抄送人:eeglablist <<a href="mailto:eeglablist@sccn.ucsd.edu" target="_blank">eeglablist@sccn.ucsd.edu</a>><br>主题:Re: [Eeglablist] How to get same time points of different epoch in the function newtimef?<br>日期:2015年03月31日 03点40分<br></div><div><div><br><div dir="ltr">Dear I.P.,<div><br></div><div>I need more info (data) to answer to your question. What do you mean by 'so different'?</div><div><br></div><div>Makoto</div><div><br></div><div>M</div></div><div><br><div>On Sat, Mar 28, 2015 at 10:34 PM,  <span dir="ltr"><<a href="mailto:methodlearning@sina.cn" target="_blank">methodlearning@sina.cn</a>></span> wrote:<br><blockquote 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"><p>Hi all,</p><p>      In the time-frequency analysis,the epoch methods of different conditions were different:</p><p>The epoch of condition A was [-1400 800]ms,and the baseline was [-1300 -1000]ms;</p><p>The epoch of condition B was [-1832 800]ms ,and the baseline was[-1732 -1432]ms;</p><p>The epoch of condition C was [-1220 800]ms ,and the baseline was[-1120 -820]ms;</p><p>   I am not interested in the  decomposition results before 0 ms,but I need to compare above conditions on the time points after 0 ms.</p><p>I did this using the function newtimef,but the output time points of conditions were so different that I can't compare these conditions .How can I get same time points after 0 ms of different epoch?</p><p>Thank you ! I am very appreciated your answers!</p><p>                                                                                                                              I.P.</p><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><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></div></blockquote></div><br><br clear="all"><div><br></div>-- <br><div><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></div></div></blockquote></div><br><br clear="all"><div><br></div>-- <br><div class="gmail_signature"><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>