<div dir="ltr"><div><div>Hi Eeglablist,<br><br></div>I'm writing here because I'm a new user of EEGLAB and I am facing a problem with high-pass filtering some data.<br><br></div><div>I am trying to apply on a freely downloadable dataset some of the same processing steps that have been used by the researchers that provided the data (see <a href="http://www.stefanfrank.info/pubs/BL2015.pdf">http://www.stefanfrank.info/pubs/BL2015.pdf</a>).<br>The set I want to filter has 32 channels and has already been been band-pass filtered at 0.05Hz - 25Hz, recalibrated and re-referenced to the mastoids.<br><br></div><div>An important detail is that the EEG recordings concern the reading of two hundred english sentences; the data recorded between the presentations of two sentences have been "set to NaN" by the researchers who provided the dataset, so the channel data of, e.g. subject01, presents this aspect when you inspect it:<br><br></div><div><-------------sentence_1-------------><---------wait----------><---------sentence_2---------><br></div><div><br>signal-signal-signal-signal-signal-NaN-NaN-NaN-NaN-signal-signal-signal-signal  <br></div><div><br><br>What I would like to do is high-pass filter the entire set to 0.50Hz, as a way to "mitigate the baseline problem by reducing the correlation between the baselines and amplitudes by applying an additional high-pass filter with a sufficiently high cut-off frequency" (see the reference, pp.4). <br><br></div><div>Unfortunately, when I apply a FIR filter with a 0.50Hz lower-edge I obtain a lot of NaNs on the areas that previously were 'signal', but not everywhere (and, curiously, the processing is really fast), so that it gets this kind of aspect:<br><br><br><div><-------------sentence_1-------------><---------wait----------><---------sentence_2---------><br></div><br>NaN-NaN-NaN-NaN-NaN-NaN-NaN-NaN-NaN-NaN-NaN-NaN-NaN-signal-NaN-NaN</div><div><br><br>Here's the eeglab output:<br><font face="Liberation Mono, monospace"><font style="font-size:10pt" size="2"><br>pop_eegfiltnew()
- performing 1651 point highpass filtering.</font></font><font face="Liberation Mono, monospace"><font style="font-size:10pt" size="2"><br>pop_eegfiltnew()
- transition band width: 0.5 Hz</font></font><font face="Liberation Mono, monospace"><font style="font-size:10pt" size="2"><br>pop_eegfiltnew()
- passband edge(s): 0.5 Hz</font></font><font face="Liberation Mono, monospace"><font style="font-size:10pt" size="2"><br>pop_eegfiltnew()
- cutoff frequency(ies) (-6 dB): 0.25 Hz</font></font><font face="Liberation Mono, monospace"><font style="font-size:10pt" size="2"><br>pop_eegfiltnew()
- filtering the data (zero-phase)</font></font><font face="Liberation Mono, monospace"><font style="font-size:10pt" size="2"><br>firfilt():
|====================| 100%, ETE 00:00</font></font><font size="2"><font style="font-size:10pt" size="2"><br>Done.<br></font><font face="arial,helvetica,sans-serif"><br><br>I imagined that the filter function doesn't produce the right output because of the NaNs present between the sentences</font></font>, but as my comprehension of the functioning of filters and of eeglab in general is extremely limited at the moment, it turns out to be just a speculation. <br><br></div><div>Could you help me understanding what's wrong with my filtering?<br></div><div><br>And, if my hypothesis is correct, i.e. the filter cannot be applied to data containing NaNs, how would you apply a high-pass filter to data structured as I indicated above (i.e., containing NaNs in some parts)?<br><br></div><div>Thank you!<br></div><div>Leo<br></div></div>

<br>
<div style="font-size:1.3em">------------------------</div><span style="font-size:small"><div><img src="http://www.mail.unito.it/img/logounito.png"></div><div><span style="font-size:small"><br></span></div>Indirizzo istituzionale di posta elettronica degli studenti e dei laureati dell'Università degli Studi di Torino</span><div><font size="2">Official University of Turin email address for students and graduates </font></div>