<div dir="ltr">Dear Eric,<div><br></div><div>> The only major difference is that you define passband edges in pop_eegfiltnew but half amplitude (-6 dB) cutoffs in the windowed sinc filter.<br></div><div><br></div><div>For details, see below.</div><div><a href="https://cloud.github.com/downloads/widmann/firfilt/firfilt.pdf">https://cloud.github.com/downloads/widmann/firfilt/firfilt.pdf</a><br></div><div><a href="http://sccn.ucsd.edu/wiki/Firfilt_FAQ">http://sccn.ucsd.edu/wiki/Firfilt_FAQ</a><br></div><div><br></div><div>Makoto</div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Sun, Aug 30, 2015 at 11:20 AM, Andreas Widmann <span dir="ltr"><<a href="mailto:widmann@uni-leipzig.de" target="_blank">widmann@uni-leipzig.de</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">Hi Eric,<br>
<span class=""><br>
> I have some questions about both cleanline and the basic FIR filter:<br>
><br>
> 1) Do you have any recommendation about which one should be used first? At the moment I'm doing this (cleanline first and then bandpass filtering):<br>
</span>Highpass filtering should be done before cleanline. Cleanline expects stationary data. See Nima’s recent paper for a more detailed explanation (Bigdely-Shamlo N, Mullen T, Kothe C, Su K-M and Robbins KA (2015) The PREP pipeline: standardized preprocessing for large-scale EEG analysis. Front. Neuroinform. 9:16. doi: 10.3389/fninf.2015.0001). Consider the „temporary highpass“-solution suggested there in applications not requiring a highpass otherwise.<br>
<span class=""><br>
> [EEG, Sorig, Sclean, f, amps, freqs, g] = pop_cleanline(EEG, 'Bandwidth',2,'ChanCompIndices',[1:EEG.nbchan], ...<br>
>                           'SignalType','Channels','ComputeSpectralPower',true,             ...<br>
>                           'LineFrequencies',[50 100] ,'NormalizeSpectrum',false,           ...<br>
>                           'LineAlpha',0.01,'PaddingFactor',2,'PlotFigures',false,          ...<br>
>                           'ScanForLines',true,'SmoothingFactor',100,'VerboseOutput',1,    ...<br>
>                           'SlidingWinLength',EEG.pnts/EEG.srate,'SlidingWinStep',EEG.pnts/EEG.srate);<br>
><br>
> EEG = pop_eegfiltnew(EEG, 1, 70, 1650, 0, [], 1);<br>
><br>
> 2) I'm doing the filtering before epoching the data (on continuous data). Can that lead to any problem with the filtering?<br>
</span>Filtering should always be done on the continuous data!<br>
<span class=""><br>
> In cleanline: Both the 'SlidingWinLength' and 'SlidingWinStep' are the length of the recording. However, the 'SmootingFactor is 100, which shouldn't matter when the window length = EEG length.<br>
><br>
> 3) Is there an easy way to figure out the filter order for pop_eegfiltnew? The current 1650 is just what was decided through the GUI.<br>
</span>Use the windowed sinc FIR filter to manually adjust the filter order. pop_eegfiltnew is just a front-end for the windowed sinc filter with hardcoded hamming window and a default heuristic for filter order as explained in the help text. The only major difference is that you define passband edges in pop_eegfiltnew but half amplitude (-6 dB) cutoffs in the windowed sinc filter.<br>
<br>
Hope this helps! Best,<br>
Andreas<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></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>