<div dir="ltr">Dear Nike,<div><br></div><div>In practice it is difficult to extract the line noise using ICA because the noise is non-stationary. It is not like muscle attached to the head but somewhere in the surrounding walls, ceilings, and floors, whose relative position to the recording system could easily change by subject movement etc. There may also be non-stationarity in the 50/60Hz AC power in itself (they are not perfectly sinusoidal--audiophiles care it!)</div><div><br></div><div>Remember, one of important ICA's assumptions is stationarity. And the practical definition of this stationarity of time-series data is tricky.</div><div><br></div><div>Makoto</div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Tue, Feb 16, 2016 at 12:09 AM, Nike gnanateja <span dir="ltr"><<a href="mailto:nikegnanateja@gmail.com" target="_blank">nikegnanateja@gmail.com</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"><div>Hi all, </div><div><br></div><div>ICA separates the independent components which are presumably from a single source. Can't the line noise be considered as a separate source component. Won't ICA algorithm output the line noise as independent components and can't these components be removed from the data. If yes, wouldn't this be the best way to  remove line noise ?</div><div><br></div><div>Awaiting your expert comments</div><span class="HOEnZb"><font color="#888888"><div><br></div><div>Nike<br clear="all"><br>-- <br></div><div><div dir="ltr"><div><font color="#6633ff" face="georgia,serif"><a href="http://goog_636235333" target="_blank">G Nike Gnanateja, MSc (Audiology)</a></font></div><div><font color="#6633ff" face="georgia,serif">Junior Research Fellow,</font></div><div><font color="#6633ff" face="georgia,serif">Department of Audiology, </font></div><div><font color="#6633ff" face="georgia,serif">All India Institute of Speech</font></div><div><font color="#6633ff" face="georgia,serif">and Hearing Mysore-06</font></div></div></div>
</font></span></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>