<div dir="ltr">Dear Kevin,<br><br>In the Appendix of Rousslet (2012), you can find the shockingly bad effect of 1-Hz high-pass filter compared with 0.5-Hz or below. However, the filter function used here is pop_eegfilt, which is an old generation before Andreas Widmann redesign it, so for 500-Hz sampled data the filter order for 1-Hz is 75000. After Andreas's fix, it is 1651. 75000 is crazy. You need to keep it in mind. FYI, 1-Hz highpass with Hamming window and fiter order 75000 results in the transition bandwidth of 0.022; Andreas's heuristics suggests 1.<br><br>> Is the drift in 0.1hz data ok? I get 'better looking' ERP waveforms & more robust differences between conditions in 0.1hz data – I'm worried this is mostly due to drift.<br><div class="gmail_extra"><br></div><div class="gmail_extra">Sadly, it is often the case that our eye are trained for something that does not have a good ground. Rousslet (2012) showed 'distortion' of ERP waveforms after 1- and 2-Hz highpass (but again with old function). However, if you know Gibb's phenomenon etc and the exact filter order you are using, you would find nothing wrong. Same goes for your/my impression of the 0.1-Hz high-passed data. I would say the waves are drifting and at least bad for the purpose of ICA. But for the researchers of EEG infraslow oscillations, they would say oh it's a good data.</div><div class="gmail_extra"><br></div><div class="gmail_extra">So there is no good or bad. After averaging several hundred trials, the apparently drifting signals (to my eyes) will produce 'better' ERP waveforms, thanks to the averaging process. If you say you will run ICA on the 0.1-Hz highpassed data, I'd say you shouldn't.</div><div class="gmail_extra"><br></div><div class="gmail_extra">Stephan Debener's solution is that you apply 1-Hz high-pass on the data, run ICA, copy the weight matrix to the 0.1-Hz high-passed data.</div><div class="gmail_extra"><br></div><div class="gmail_extra">Makoto</div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Tue, Aug 4, 2015 at 10:20 PM, Kevin Tan <span dir="ltr"><<a href="mailto:kevintan@cmu.edu" target="_blank">kevintan@cmu.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"><span style="font-size:12.8000001907349px">Hi all, </span><div style="font-size:12.8000001907349px"><br></div><div style="font-size:12.8000001907349px">There are numerous papers that conclude that >0.1hz high-pass filtering distorts ERPs. <span style="font-size:12.8000001907349px">However, I notice a lot of remaining drift after 0.1hz hi-pass, especially compared to 1hz hi-pass. I'm using a BioSemi Active2 128ch.</span></div><div style="font-size:12.8000001907349px"><br></div><div style="font-size:12.8000001907349px">0.1hz hi-pass:</div><div style="font-size:12.8000001907349px"><a href="https://cmu.box.com/s/1uafw786miveruz85ycj3taxflzg7p7f" target="_blank">https://cmu.box.com/s/1uafw786miveruz85ycj3taxflzg7p7f</a><br></div><div style="font-size:12.8000001907349px"><br></div><div style="font-size:12.8000001907349px">1hz hi-pass:</div><div style="font-size:12.8000001907349px"><a href="https://cmu.box.com/s/t1dbzntjcwdrsp734m949xnzmycvpw5p" target="_blank">https://cmu.box.com/s/t1dbzntjcwdrsp734m949xnzmycvpw5p</a></div><div style="font-size:12.8000001907349px"><br></div><div style="font-size:12.8000001907349px">Is the drift in 0.1hz data ok? <span style="font-size:12.8000001907349px">I get 'better looking' ERP waveforms & more robust differences between conditions in 0.1hz data – I'm worried this is mostly due to drift.</span></div><div style="font-size:12.8000001907349px"><span style="font-size:12.8000001907349px"><br></span></div><div style="font-size:12.8000001907349px"><span style="font-size:12.8000001907349px">The 1hz data has ERP 'distortions': negative slope from start of epoch until P1 & negative deflection of later components. Thus, I'm not comfortable with either of the filters.</span></div><div style="font-size:12.8000001907349px"><span style="font-size:12.8000001907349px"><br></span></div><div style="font-size:12.8000001907349px"><span style="font-size:12.8000001907349px">The screenshots show data run only through 1) PREP pipeline 2) high-pass filtering 3) epoching. The final cleaned data shows the same drift.</span><span style="font-size:12.8000001907349px"><br></span></div><div style="font-size:12.8000001907349px"><span style="font-size:12.8000001907349px"><br></span></div><div style="font-size:12.8000001907349px"><span style="font-size:12.8000001907349px">My full preproc stream:</span></div><div style="font-size:12.8000001907349px"><span style="font-size:12.8000001907349px"><br></span></div><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">ICA dataset:<br>- Load PREP'd data<br>- 1hz hi-pass<br>- Epoch<br>- Epoch rejection<br>- Extended ICA (binica)<br>- Determine bad ICs<br></blockquote><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"> </blockquote><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">Final dataset:<br>- Load (unfiltered) PREP'd data<br>- 0.1hz hi-pass (tried 1hz for comparison too)<br>- Epoch<br>- Generate ICs from matrices of ICA dataset<br>- Remove bad ICs determined from ICA dataset<br>- Epoch rejection<br>- DIPFIT<br>- Make ERPs</blockquote><div><br><div style="font-size:12.8000001907349px">Any input would be much appreciated!</div><div style="font-size:12.8000001907349px"><div dir="ltr"><div><br></div><div>Many thanks,<span style="font-size:12.8000001907349px"> </span></div><div>Kevin </div></div></div><div><div><div dir="ltr"><div><font size="1" face="arial, helvetica, sans-serif">--</font></div><font size="1" face="arial, helvetica, sans-serif">Kevin Alastair M. Tan</font><div><font size="1" face="arial, helvetica, sans-serif">Lab Manager/Research Assistant<br></font><div><font size="1" face="arial, helvetica, sans-serif">Department of Psychology & Center for the Neural Basis of Cognition</font></div><div><font size="1" face="arial, helvetica, sans-serif">Carnegie Mellon University</font></div><div><font size="1" face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font><div><div><font size="1" face="arial, helvetica, sans-serif"><a href="https://www.google.com/maps/place/40%C2%B026%2729.5%22N+79%C2%B056%2744.0%22W/@40.4414869,-79.9455701,61m/data=!3m1!1e3!4m2!3m1!1s0x0:0x0" target="_blank">Baker Hall 434</a> | <a href="mailto:kevintan@cmu.edu" target="_blank">kevintan@cmu.edu</a> | <a href="http://tarrlabwiki.cnbc.cmu.edu/index.php/KevinTan" target="_blank">tarrlab.org/kevintan</a></font></div></div></div></div></div></div></div>
</div></div>
<br>_______________________________________________<br>
Eeglablist page: <a href="http://sccn.ucsd.edu/eeglab/eeglabmail.html" rel="noreferrer" 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 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>