<div dir="ltr"><span style="font-size:12.8px">Dear all</span><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">Looking at the code in the "runica.m" function of EEGLAB, I couldn't understand some parts.</div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">1- Why is the data broken into blocks and what is the basis for the size of those blocks?</div><div style="font-size:12.8px">2- The learning rule is different from the reference papers. </div><div style="font-size:12.8px"> weights = weights + lrate*(BI+(1-2*y)*u')*weights;<br></div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">In the papers there is I, not BI. Why has the identity matrix been multiplied by B?</div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">3- In the sphering or decorrelation of the data, why is cov^(-0.5) multiplied by 2?</div><div style="font-size:12.8px">4- What is the role of bias term?</div><div style="font-size:12.8px">5- What is the Annealing for?</div><div style="font-size:12.8px">6- How should the covariance matrix be normalized? By N or N-1 ?</div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">Thanks</span><br></div><div style="font-size:12.8px">S. M. R. Shahshahani</div></div>