<div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">Hello Ghislain, a quick followup here:</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">Here below is the eegh output for a series of steps I used to get an initial ICA cluster for the single-subject's four files you sent.</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">I loaded only the  4 .set files, </div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">then in the Study info gui gave them a unique ID, named them all as the same session, condition and group...</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">and then ran precomputation for IC info (just spectra and scalp), then IC preclustering with defaults for just spectra and scalp info,</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">and then clustered with defaults, and it seemed to work. You can give it a try with the code below if you point it to the correct folder for loading the files. Alternatively you should be able replicate the steps on your own.</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">Just first these steps first to force eeglab to cluster the ICs from the four files, and then go from there, changing things.</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">Although your have sparse-EEG(14 electrodes) and it seems like the electrodes are ot necessarily fully correct in terms of their locations (they seem all in midline of the head rather than spread out - you can fix this in Edit channel locations, to spread them out correctly),</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">I do see what seems like an eyeblink IC, a lateral eye movement IC, and perhaps a muscle IC or two.</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">*****eegh output  below for seemingly successful single-subject, multi-condition, IC clustering. Note that you may compute more IC measures, do pre-clustering with different settings, and do the IC clustering with different settings. Note that I recommend at this stage doing clear visual checks of IC component properties from the different files, as a sanity check and to familiarize yourself more.</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><div class="gmail_default">STUDY = []; CURRENTSTUDY = 0; ALLEEG = []; EEG=[]; CURRENTSET=[];</div><div class="gmail_default">EEG = pop_loadset('filename',{'raw_I_p102_ME_left.set' 'raw_I_p102_ME_right.set' 'raw_I_p102_MI_left.set' 'raw_I_p102_MI_right.set'},'filepath','/Users/tarikbel-bahar/Downloads/eeglab_reproducible/');</div><div class="gmail_default">[ALLEEG EEG CURRENTSET] = pop_newset(ALLEEG, EEG, 0,'study',0); </div><div class="gmail_default">[STUDY ALLEEG] = std_editset( STUDY, ALLEEG, 'name','xxx','task','xxx','notes','xxx','commands',{{'index' 1 'subject' '103' 'subject' '1'} {'index' 2 'subject' '2'} {'index' 3 'subject' '3'} {'index' 4 'subject' '4'} {'index' 1 'session' 1} {'index' 2 'session' 1 'condition' 'left'} {'index' 3 'condition' 'left'} {'index' 4 'condition' 'left'} {'index' 1 'group' '1'} {'index' 2 'group' '1'} {'index' 3 'group' '1'} {'index' 4 'group' '1'}},'updatedat','on','savedat','on','rmclust','on' );</div><div class="gmail_default">[STUDY ALLEEG] = std_checkset(STUDY, ALLEEG);</div><div class="gmail_default">CURRENTSTUDY = 1; EEG = ALLEEG; CURRENTSET = [1:length(EEG)];</div><div class="gmail_default">[STUDY ALLEEG] = std_precomp(STUDY, ALLEEG, 'components','allcomps','on','recompute','on','scalp','on','spec','on','specparams',{'specmode' 'fft' 'logtrials' 'off'});</div><div class="gmail_default">[STUDY ALLEEG] = std_preclust(STUDY, ALLEEG, 1,{'spec' 'npca' 10 'norm' 1 'weight' 1 'freqrange' [3 25] },{'scalp' 'npca' 10 'norm' 1 'weight' 1 'abso' 1});</div><div class="gmail_default">[STUDY] = pop_clust(STUDY, ALLEEG, 'algorithm','kmeans','clus_num',  14 );</div><div class="gmail_default">STUDY = std_topoplot(STUDY,ALLEEG,'clusters',[2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15]);</div><div class="gmail_default"><br></div><div class="gmail_default"><br></div><div class="gmail_default"><br></div><div class="gmail_default"><br></div><div class="gmail_default"><br></div></div></div>