<div dir="ltr">Dear Tarik,<div><br></div><div>Thank you for your detailed reply and reading advice, I appreciate it. I have a follow-up question if that's OK. I have some experience in EEG and eeglab / matlab, but relatively new to ICA. I've just decided to reassess my pre-processing protocol and try to come to a deeper understanding of what are good practices and why.</div><div><br></div><div>You write; "<span style="color:rgb(51,51,153);font-size:12.8px">The usual step is apply the weights to the continuous data that is essentially the same as the data that went into ICA."</span></div><div><font color="#000000"><span style="font-size:12.8px">With <i>the same data</i> you mean the same time points? If I understand that correctly, then I should run ICA on continuous 1Hz HP filtered data and then apply the weights to the unfiltered continuous data?</span></font></div><div><font color="#000000"><span style="font-size:12.8px"><br></span></font></div><div><span style="font-size:12.8px"><font color="#000000">Thanks!</font></span></div><div><span style="font-size:12.8px"><font color="#000000">Raquel</font></span></div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Fri, Sep 2, 2016 at 7:47 PM, Tarik S Bel-Bahar <span dir="ltr"><<a href="mailto:tarikbelbahar@gmail.com" target="_blank">tarikbelbahar@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 class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">Greetings Raquel, some quick notes 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)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">******************************<wbr>***********************</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">Some drift will be attenuated with 1hz filter, but that in itself does not require dropping of any time periods, unless you are referring to abnormally extreme drift within a trial. However in my experience, removing artifactual ICs does attenuate some slow artifacts.</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">If you haven't had a chance to yet, please google past eeglablist discussions about filtering, ICA, and applying the weights to unfiltered data.</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">In particular, i don't think there was a satisfactory conclusion on whether it's okay to apply the weights from ICA to unfitlered data.</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">The usual step is apply the weights to the continuous data that is essentially the same as the data that went into ICA.</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">Note that ICA won't necessarily catch slow-drift spatial maps, and that the usual thing before ICA is to get rid of low-frequency "slow" drifts as artifacts.</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">I would not leave drifts in, and/or be very clear about how I am controlling them, or eliminating their effects (when for example, using a baseline, or creating contrasts within-subjects).<br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">Consider several possible strategies for drift artifact control, such as 1hz lowpass, demeaning, or detrending. These are all mentioned in past eeglablist discussions, and often used in published papers.</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">If you're just starting up with EEG, just use the "basic" steps from eeglab tutorial and makoto's pipeline. After that, use methods from high-impact journals by respect EEG researchers focused on a protocol that is similar to yours. </div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">However, you can't hurt things by processing the data with and without the drifts, and seeing for yourself the effects.</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">Remember that baselining your epochs/trials and similar things like that are also filters for the data. However a 1hz lowpass filter does help ICA get better results.</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">To learn more about various details and caveats.....</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">Google-Scholar some of the recent methods articles about baselining EEG (for ERPs) from Luck and others.</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">Google-scholar the  "usual" methods in recent papers that use ICA for EEG with eeglab. This should give you a good idea of what happens with drifts and ICA usually.</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">See also Mike X. Cohen's book on time-frequency analyses for extensive discussions of multiple points you are asking about (e.g., effects of preprocessing on time-frequency results, etc...). I believe there is a one-day pre-conference in Minnessota at the upcoming SPR by Mike that one can also attned.</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">******************************<wbr>******************************<wbr>***************************</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>
</blockquote></div><br></div>