<div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="color:#333399">Hello Samran, here's notes for you below, good luck on your eeg adventures!</div><div class="gmail_default" style="color:#333399"><br></div><div class="gmail_default" style="color:#333399"><br></div><div class="gmail_default" style="color:#333399">******NOTES FOR SAMRAN********</div><div class="gmail_default" style="color:#333399"><br></div><div class="gmail_default" style="color:#333399">*you need to understand/know exactly what PREP is doing, and if you want comments on that, you should list the steps you think PREP is doing.</div><div class="gmail_default" style="color:#333399"><br></div><div class="gmail_default" style="color:#333399">*your pipeline 1 seems okay. One can drop channels instead of PCA.</div><div class="gmail_default" style="color:#333399"><br></div><div class="gmail_default" style="color:#333399">*Note It's generally not recommended to interpolate channels before ICA.</div><div class="gmail_default" style="color:#333399">*Not sure why you are running PREP again (I guess it's okay if it does exactly the same thing as earlier.</div><div class="gmail_default" style="color:#333399">*Reject epochs at step 13 after reviewing the data, unless for some reason you trust that A) you have removed all artifactual ICs and B) there are no remaining artifactual periods in the epoched data </div><div class="gmail_default" style="color:#333399"><br></div><div class="gmail_default" style="color:#333399">*In your Pipeline 2, it's up to users whether or not they run a second ICA after pruning the data of Bad ICs. I would not recommend that, but you can look in past eeglablist answers, and in Makoto's processing suggestions, and in publications using ICA for EEG.</div><div class="gmail_default" style="color:#333399"><br></div><div class="gmail_default" style="color:#333399">*Double check that you don't need to move the resampling to the be first or second step.</div><div class="gmail_default" style="color:#333399"><br></div><div class="gmail_default" style="color:#333399"><br></div><div class="gmail_default" style="color:#333399">Your question #1</div><div class="gmail_default" style="color:#333399">***ICA in eeglab does not care if there are discontinuities in the data, so it does not matter if you give it continuous data with breaks, or epoched data. It mixes up the time points and focuses on spatial patterns (not temporal patterns).</div><div class="gmail_default" style="color:#333399"><br></div><div class="gmail_default" style="color:#333399">your question #2</div><div class="gmail_default" style="color:#333399">I've specified above that the Data Analyst (you) needs to be sure there is no dirty data going into your averages and metrics. That is regardless of whether or not you already pruned your data by rejecting ICs. Be careful to NOT DO everything automatically until you have checked the results of your pipelines (at the epoch level and averaging level), and your are sure really sure that you don't need to go extra cleaning after bad IC rejection.</div><div class="gmail_default" style="color:#333399">In short, there may still be dirt in the data after rejecting artifactual ICs. You need to personally check whether there is or is not remaining dirt in the data, and you need to be careful not to "assume" that things are working, but rather "check fully" that things are working.</div><div class="gmail_default" style="color:#333399"><br></div><div class="gmail_default" style="color:#333399">Your question #3b</div><div class="gmail_default" style="color:#333399">The PCA correction is correct. Personally I've had better success with "dropping a channel before ICA to account fix average referencing's drop in rank" instead of the PCA flag in runica. In other words, after average referecing, and before ICA, I drop 1 channel rather than use the PCA reduction.</div><div class="gmail_default" style="color:#333399"><br></div><div class="gmail_default" style="color:#333399">Your Question $3b</div><div class="gmail_default" style="color:#333399">Don't interpolate before ICA.</div><div class="gmail_default" style="color:#333399"><br></div><div class="gmail_default" style="color:#333399"><br></div><div class="gmail_default" style="color:#333399"><br></div></div>