<div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">Greetings Alexandra, some responses below, best wishes.</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">0. What precisely is used as the input data depends on a specific lab's or tribe's processing preferences :)</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">1. If you haven't had a chance to yet, and are unfamiliar with ICA and eeglab, it is very important to go through the whole eeglab tutorial using the various eeglab tutorial datasets. These will help you make more sense of everything, including the mechanics of ICA and it's pragmatics in eeglab. </div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">2. If you haven't had a chance to yet, Google&review Makoto's pipeline for ICA, as well as google eeglablist + your topic.</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">3. It is suggested by some experts to  NOT interpolate channels before ICA, though there are several views about that. My understanding is that interpolation adds "fake dimensions" back into the data and might confuse or bother ICA. However, I'm not exactly sure how interpolation might mess with the rank or ICA. Further,  ICA should be picking up "patches of activities" that don't belong to single channels, but rather to sources that show up across groups of channels. </div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">4. If you average reference before ICA, then the recommendation is to drop one channel before ICA, or, alternatively, run ICA with Channels-Minus-One as the number of requested ICs (see the pca flag in the runica function). </div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">5. the PREP pipeline is pretty cool! Try to be sure about exactly what a pipeline you're using is doing, so trust but verify. You may want to turn off the interpolation before ICA in the PREP settings, and or compare to alternative method of bad channel detection.</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">6. Yes eeglab is detecting the low rank via some computation it does (you could find it you know how to read the code of the functions that are being run, such as runica).</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">If it results in 115 channels, then it is doing the reduction automatically, though you should check and see how many ICs result after that warning note.</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">7. Review the output of your ICA for one or two subjects using different settings. Things should make more sense when ICA is computing with correct adjustments for <br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Tue, Aug 16, 2016 at 12:18 PM, Alexandra Yvonne Vossen <span dir="ltr"><<a href="mailto:a.vossen.1@research.gla.ac.uk" target="_blank">a.vossen.1@research.gla.ac.uk</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><br>
Dear all,<br>
<br>
I realise this is a popular question but I am really uncertain what happens to my data in my preprocessing pipeline. I am quite new to ICA/PCA decomposition.<br>
<br>
First, the raw data are run through the PREP pipeline (in EEGLAB 13.5.4b), including the (spherical) interpolation of noisy channels.<br>
<br>
Then after rejection of very noisy epochs I run ICA (for identification of artefact components) with EEG = pop_runica(EEG,'extended',1) %this is somebody else's code that I am re-using.<br>
(Minor question: At this point I do not baseline correct each epoch, is this recommended?)<br>
<br>
I get the info: "Data rank (115) is smaller than the number of channels (128).  Input data size [115,525723] = 115 channels, 525723 frames/nAfter PCA dimension reduction,<br>
finding 115 ICA components using extended ICA."<br>
<br>
Here is where I am losing track. For this example, there are 116 non-interpolated channels and the data set was re-referenced to common reference before ICA.<br>
So I guess this might be behind the rank reduction, although I am not sure how runica knows about this (where is such information retrieved?)<br>
<br>
What precisely is used as the input data now? Any first 115 channels or only the non-interpolated channels?<br>
What happens when the resulting (clean) components are projected back onto channel space if some of the channels are not actually included in the data set used to calculate the components?<br>
<br>
Many thanks in advance,<br>
<br>
<br>
Alexandra Vossen<br>
PhD student<br>
School of Psychology<br>
College of Science & Engineering<br>
University of Glasgow<br>
______________________________<wbr>_________________<br>
Eeglablist page: <a href="http://sccn.ucsd.edu/eeglab/eeglabmail.html" rel="noreferrer" target="_blank">http://sccn.ucsd.edu/eeglab/<wbr>eeglabmail.html</a><br>
To unsubscribe, send an empty email to <a href="mailto:eeglablist-unsubscribe@sccn.ucsd.edu">eeglablist-unsubscribe@sccn.<wbr>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.<wbr>edu</a><br>
</blockquote></div><br></div>