<div dir="ltr">Hi,<br><br>I know there have been other threads related to this, so I apologize if this has been addressed directly and I missed it.<br><br>Groppe et al. (2009) showed that ICA gives more reliable results if you use the full epoch instead of the prestimulus period to baseline. The reason generally given for this is that baseline correction changes the scalp distribution of sources depending on what is happening in the baseline period. By this logic, using the full epoch should improve ICA (because longer periods are less affected by random variations), but no baseline correction at all should be even better.<br><br>Meanwhile, Winkler et al. (2015) have suggested that ICA works best on data high pass filtered at 1-2 Hz.<br><br>Assuming I prefer to use a 0.1 Hz high pass filter (because of distortions 1 Hz filters can cause in the ERP: Tanner et al., 2015), I have two questions:<br><br><ol><li>Does the removal of additional low frequency noise you get from using a full epoch baseline (vs no baseline) outweigh the downsides of baseline correction for ICA?</li><li>Alternatively, is it appropriate to apply a 1 or 2 Hz filter to the data used for ICA training, and then apply the ICA solution to an EEGset filtered at 0.1 Hz? Winkler et al. suggest this, but what happens to the low frequency information in the data when the ICA solution that has been learned without it is applied? Can this cause problems?<br></li></ol><br>Thanks!<br><br>Eric<br><br clear="all"><div><div class="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><span>-----<br>Eric Fields, Ph.D.<br>Postdoctoral Fellow<br><a href="https://www2.bc.edu/elizabeth-kensinger/" target="_blank">Cognitive and Affective Neuroscience Laboratory</a>, Boston College<br><a href="http://www.brandeis.edu/gutchess/" target="_blank">Aging, Culture, and Cognition Laboratory</a>, Brandeis University<br><a href="mailto:eric.fields@bc.edu" target="_blank">eric.fields@bc.edu</a></span></div></div></div></div></div></div></div>
</div>