<div dir="ltr"><div><div><div><div><div>Dear Makoto<br><br></div>Thanks for your attention. You're right. But what should I do then?<br></div>Imagine I have 10 channels of data and I want to perform ICA, find the artifactual components, eliminate them and get back to the signal space. This is what I know: Based on the eigenvalue decomposition of the covariance matrix, I find the eigenvalues. I ignore small eigenvalues based on threshold. Then what? Is it correct to ignore the corresponding channels and go on? What if we want to check how well the algorithm works? My problem is that in papers who have talked about artifact rejection, to my knowledge, they have assumed full rank and have not considered such a case.<br><br></div>Could you please guide me through this?<br><br></div>Best,<br></div>Reza<br><div><div><div><div><div><div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Tue, Nov 8, 2016 at 7:04 AM, Makoto Miyakoshi <span dir="ltr"><<a href="mailto:mmiyakoshi@ucsd.edu" target="_blank">mmiyakoshi@ucsd.edu</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">Dear Reza,<span class=""><div><br></div><div>> But I don't one to compress my data at this point because I want to have the same number of signals after artifact removal.<br></div><div class="gmail_extra"><br></div></span><div class="gmail_extra">I would say this motivation is wrong. You should count the rank of the data, not the number of the channels. What if your data are severely rank deficient due to channel bridging etc? You don't want to let your ICA fail in that way.</div><div class="gmail_extra"><br></div><div class="gmail_extra">Makoto</div><div class="gmail_extra"><br></div><div class="gmail_extra"><br></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote"><div><div class="h5">On Fri, Oct 28, 2016 at 2:26 AM, Seyed Mohammad Reza Shahshahni <span dir="ltr"><<a href="mailto:smr.shahshahani@gmail.com" target="_blank">smr.shahshahani@gmail.com</a>></span> wrote:<br></div></div><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><div class="h5"><div dir="ltr"><div>Dear all<br><br></div><div>I'm trying to implement on-line artifact removal based on ICA. As known, in and ICA algorithm like FastICA or SOBI we need to perform data whitening to lessen the complexity.<br></div><div>I have encountered a case where some eigenvalues I have computed are very small (in order of 1e-7) which are literally zeros. How should I deal with them. I know one solution is do as in PCA. But I don't one to compress my data at this point because I want to have the same number of signals after artifact removal.<br><br></div><div>Any suggestions?<br><br></div><div>Thanks,<br><br></div><div>Regards,<br></div><div>Reza M. Shahshahani<br></div><div>PhD Candidate of Electical Engineering,<br></div><div>Shahid Beheshti University,<br></div><div>Tehran,Iran.<br></div></div>
<br></div></div>______________________________<wbr>_________________<br>
Eeglablist page: <a href="http://sccn.ucsd.edu/eeglab/eeglabmail.html" rel="noreferrer" target="_blank">http://sccn.ucsd.edu/eeglab/ee<wbr>glabmail.html</a><br>
To unsubscribe, send an empty email to <a href="mailto:eeglablist-unsubscribe@sccn.ucsd.edu" target="_blank">eeglablist-unsubscribe@sccn.uc<wbr>sd.edu</a><br>
For digest mode, send an email with the subject "set digest mime" to <a href="mailto:eeglablist-request@sccn.ucsd.edu" target="_blank">eeglablist-request@sccn.ucsd.e<wbr>du</a><span class="HOEnZb"><font color="#888888"><br></font></span></blockquote></div><span class="HOEnZb"><font color="#888888"><br><br clear="all"><div><br></div>-- <br><div class="m_-6908546319550931072gmail_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>
</font></span></div></div>
</blockquote></div><br></div></div></div></div></div></div></div></div>