<div dir="ltr">Dear Fang-Yu,<div><br></div><div><div>> First,</div><div>If I would like to apply ICA metrics which is from high-pass at 1 hz to high-pass at 0.01hz dataset, should the dataset be same condition? In my situation, before running ICA, should removed bad channels be the same for both 1 Hz and 0.01 Hz high-pass filtered datasets.</div><div><br></div><div>Make sure that the datasets between which ICA weight matrices are passed have same channels.</div><div><br></div><div>> Second,</div><div>About creating STUDY. By "Makoto's preprocessing pipeline" reads "<span style="color:rgb(0,0,0);font-family:sans-serif;font-size:13px">Importantly, creating STUDY means you clean your data, because you can 1) Exclude dipoles with > 15% residual variance (Artoni et al., 2014), and 2) outside brain. Don't forget that this is very powerful cleaning, and this is why you don't need to manually reject ICs at the individual level. Don't forget to set STUDY.design before you start precompute.</span>" My question is can eye blinks be removed as well during this step?</div><div><br></div><div>No, they often slip into the final clusters (EMGs too). Thus I made another plugin to clean them. <a href="http://sccn.ucsd.edu/wiki/Std_selectICsByCluster">http://sccn.ucsd.edu/wiki/Std_selectICsByCluster</a> I should integrate description about it in the pipeline page.</div><div><br></div><div>> Third,</div><div>I applied 1 Hz high-pass filter, imported channel location, removed bad channels, did re-reference to average (discard 1 channel) and then ran ICA. However, there was a message showing a rank-deficient in the dataset. Should I continue anyways? Or are there any other ways to solve this kind of problem?</div></div><div><br></div><div>The most advanced understanding for me is to add zero-filled channel to end+1 and perform average reference. This is described in my pipeline website. If it is technically difficult for you... ok follow the instruction below. Average referencing without including the initial reference channel (i.e. zero-filled channel) reduces rank by one because A + B + C + ... = 0 means the left hand terms are rank deficient by definition of linear algebra. If you don't mind discarding one channel, you may do to to make the data full rank. Alternatively, you can use pca option to reduce the rank by 1 when running runica().</div><div><br></div><div>Makoto</div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Mon, Jun 13, 2016 at 7:07 AM, Fang-Yu Chang <span dir="ltr"><<a href="mailto:hardheard101@gmail.com" target="_blank">hardheard101@gmail.com</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 dir="ltr">Dear EEGLABlisters,<div><br></div><div>I would like to ask three questions.</div><div><br></div><div>First,</div><div>If I would like to apply ICA metrics which is from high-pass at 1 hz to high-pass at 0.01hz dataset, should the dataset be same condition? In my situation, before running ICA, should removed bad channels be the same for both 1 Hz and 0.01 Hz high-pass filtered datasets.</div><div><br></div><div>Second,</div><div>About creating STUDY. By "Makoto's preprocessing pipeline" reads "<span style="color:rgb(0,0,0);font-family:sans-serif;font-size:13px">Importantly, creating STUDY means you clean your data, because you can 1) Exclude dipoles with > 15% residual variance (Artoni et al., 2014), and 2) outside brain. Don't forget that this is very powerful cleaning, and this is why you don't need to manually reject ICs at the individual level. Don't forget to set STUDY.design before you start precompute.</span>" My question is can eye blinks be removed as well during this step?</div><div><br></div><div>Third,</div><div>I applied 1 Hz high-pass filter, imported channel location, removed bad channels, did re-reference to average (discard 1 channel) and then ran ICA. However, there was a message showing a rank-deficient in the dataset. Should I continue anyways? Or are there any other ways to solve this kind of problem?</div><div><br></div><div>Thanks your help in advance.</div><div><br></div><div>Sincerely,</div><div>Fang-Yu Chang</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" data-smartmail="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>