<div dir="ltr"><div><div><div><div>Hi Emmanuelle,<br><br></div>Windows of 1 second are pretty short, and keep in mind that there will be frequency issues near the edges (for example, if you use a filter, then even if you don't re-concatenate the epochs, there will be filter artifacts introduced at the edges of the epoch). So the usable window of analysis, practically speaking, is even shorter than 1 second.<br><br></div>Do you actually need to segment the recording? I work in event-related potentials, so I'm not familiar with what is standard for analyzing data without events/epochs. But it seems to me like it might be better to just run your time-frequency decomposition on the continuous data, and then in later analysis (for example, if you want to average across timepoints over the entire recording---if there were no stimulus events, then maybe time is meaningless anyway) just ignore timepoints that are close to artifacts (you can mark artifacts in the continuous data, without actually removing the data, before running the time-frequency decomposition).  <br><br></div>Best,<br></div>Steve<br></div><div class="gmail_extra"><br clear="all"><div><div class="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><br><br></div>Stephen Politzer-Ahles<br>New York University, Abu Dhabi<br>Neuroscience of Language Lab<br><a href="http://www.nyu.edu/projects/politzer-ahles/" target="_blank">http://www.nyu.edu/projects/politzer-ahles/</a><br></div></div></div>
<br><div class="gmail_quote">On Mon, Aug 24, 2015 at 11:23 PM, Emmanuelle Renauld <span dir="ltr"><<a href="mailto:emmanuelle.renauld.1@ulaval.ca" target="_blank">emmanuelle.renauld.1@ulaval.ca</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" style="font-size:12pt;color:#000000;background-color:#ffffff;font-family:Calibri,Arial,Helvetica,sans-serif">
<p>Hi everyone</p>
<p> </p>
<p> </p>
<p>I have many trouble processing some data, due to the many bugs in the data. We don't know yet what causes them, maybe the cap is broken or some electrodes work bad, still to see.</p>
<p> </p>
<p> </p>
<p>Anyways, now here is what I do:</p>
<p> </p>
<p>- rereferencing</p>
<p>- filtering (0.5 - 50 Hz)</p>
<p>- Cutting the data into windows of 1 seconds. (They are not epochs; we don't have events informations).</p>
<p>- Removing the worst windows with some rejection criteria.</p>
<p>- Keeping the subjects where < 10% of the windows are removed.</p>
<p> </p>
<p>We I want to compute the statistics (ex, Fourier spectrum), I read that it was better not to re-concatenate the windows together since it could cause false frequencies. So I compute Fourier on each window and average their spectrum. However, smaller data
 = less precise fourier spectrum. I am not really satisfied with the results. I feel that sometimes, the spectrum with a concatenated signal would be better. In particular, when I tried, I could see more alpha.</p>
<p> </p>
<p>What do you think?</p>
<p> </p>
<p> </p>
<p>P.S. I tried using ICA instead, but with only 8 channels (7 after re-referencing), it is very hard to do!</p>
<p> </p>
<p> </p>
</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></div>