<div dir="ltr">Dear Jason,<div><br></div><div><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:Tahoma;font-size:13.3333px">> Is there a way to 1) merge components</span></div><div><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:Tahoma;font-size:13.3333px"><br></span></div><div><font color="#000000" face="Tahoma"><span style="font-size:13.3333px">No, I have never heard of a solution.</span></font></div><div><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:Tahoma;font-size:13.3333px"><br></span></div><div><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:Tahoma;font-size:13.3333px">> or 2) overcome this problem in a different manner?</span><span class="" style="color:rgb(0,0,0);font-family:Tahoma;font-size:13.3333px"><font color="#888888"><br></font></span></div><div class="gmail_extra"><br></div><div class="gmail_extra">Unfortunately I do not know any effective workaround.</div><div class="gmail_extra"><br></div><div class="gmail_extra">Basically, if ICA does not return what you want to study, then you can't study it. That is a limitation of this approach, at least as far as I know.</div><div class="gmail_extra"><br></div><div class="gmail_extra">Makoto</div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Wed, Jan 20, 2016 at 3:33 AM, Jenson, Dave <span dir="ltr"><<a href="mailto:djenson1@uthsc.edu" target="_blank">djenson1@uthsc.edu</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">




<div>
<div style="direction:ltr;font-family:Tahoma;color:rgb(0,0,0);font-size:10pt">All,<br>
<br>
Does anyone know how to merge components from an ICA decomposition into a single component?  I am running a study on the sensorimotor mu rhythm, and I have a few subjects for whom ICA produces multiple potential components.  At the moment I am choosing the
 best component per subject based on scalp map, spectra, and dipole location.  However, I still have a few subjects for whom there is no clear winner.  I don't want to lose statistical power by excluding a component that represents the sensorimotor mu, but
 also don't want to disproportionately weight some subjects over others at the study level by including multiple components.  Is there a way to 1) merge components or 2) overcome this problem in a different manner?<span class=""><font color="#888888"><br>
<br>
-Dave Jenson<br>
<br>
</font></span></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>