<div dir="ltr">Dear Dorian (and Stephen, with my deep gratitude for helping others off the list as you sometimes do; but sorry for being spotted you in this way),<div><br></div><div>If you did not more/remove the electrode cap, yes you may concatenate them as Stephen says. That's the only critical thing.</div><div><br></div><div>Makoto</div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Wed, Nov 4, 2015 at 12:13 PM, Dorian Grelli <span dir="ltr"><<a href="mailto:dorian.grelli@gmail.com" target="_blank">dorian.grelli@gmail.com</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><p dir="ltr">Thank you Steve. Yes, in theory is correct but I am not so sure about the results. The component are so similar between the phases and I am worried about losing the time course effect, which is really interesting for us. This is the reason why I asked. I will look up at the other discussion on the topic.</p>
<p dir="ltr">Cheers,<br>
Dorian</p>
<div class="gmail_quote">Il 04/Nov/2015 21:04, "Stephen Politzer-Ahles" <<a href="mailto:stephen.politzer-ahles@ling-phil.ox.ac.uk" target="_blank">stephen.politzer-ahles@ling-phil.ox.ac.uk</a>> ha scritto:<br type="attribution"><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div><div><div>Hi Dorian,<br><br></div>In this case it should be fine to concatenate the datasets, as they're really from the same recording anyway. If you look through old messages on the list you will find some similar discussions, and the times when it's more problematic to concatenate are e.g. when the recordings are from different days (where the person took the cap off and then came back and put it on again, perhaps not in the exact same place each time) or very different tasks (for example one where the participant is passively viewing stimuli and then a separate recording where the person is walking around and talking and eating food). But in this case, since the recordings come from the same session and the same task, it makes sense to concatenate them.<br><br></div>Best,<br></div>Steve<br></div><div class="gmail_extra"><br clear="all"><div><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><span><div><br><br>---<br></div>Stephen Politzer-Ahles<br>University of Oxford<br>Language and Brain Lab, Faculty of Linguistics, Phonetics & Philology<br><a href="http://users.ox.ac.uk/~cpgl0080/" target="_blank">http://users.ox.ac.uk/~cpgl0080/</a></span></div></div></div></div></div>
<br><div class="gmail_quote"><div><div class="h5">On Wed, Nov 4, 2015 at 11:02 AM, Dorian Grelli <span dir="ltr"><<a href="mailto:dorian.grelli@gmail.com" target="_blank">dorian.grelli@gmail.com</a>></span> wrote:<br></div></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div><div class="h5"><div dir="ltr">Hi all,<div>I have my study with 16 different subjects. Each subjects was exposed at the same condition for 60 minutes and EEG was recorded. After recording I got 6 different datasets per each subject (each dataset is 10 minutes) because I am interested in time course and I want to compare different phase inside the 60 minutes recording. In order to obtain a more reliable ICA, I am running runica and I concatenate all the dataset from the same subject.</div><div><br></div><div>The point is that, with this concatenation, I get very similar components (not 100% the same but very very similar) in different datasets of the same subject. I know it's quite normal that they are similar because the subject is the same in the same condition but I'm supposing that is something wrong in what I am doing. Since it is very time comsuming run ICA and then remove artifactual components (manually) I want to be sure.</div><div>Is it corret to concatenate the datasete in order to obtain a better ICA?</div><div><br></div><div>Thank you in advance!</div><span><font color="#888888"><div><br></div><div>Dorian</div></font></span></div>
<br></div></div>_______________________________________________<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" 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></div>
</blockquote></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>