<div dir="ltr">Dear Norman,<div><br></div><div><span style="background-color:rgb(255,255,255);text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial;float:none;display:inline">It's my turn to answer here in July. I'm an oldbie.</span><br></div><div><span style="background-color:rgb(255,255,255);text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial;float:none;display:inline"><br></span></div><div><span style="background-color:rgb(255,255,255);text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial;float:none;display:inline"><p class="MsoNormal" style="margin:0px;text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial"><span lang="EN-US">> My aim is to run<span> </span></span><span lang="en-DE">ICA on a corrected EEG data set (data(1:64;1:30000)) using fastICA (I guess fastICA was the only function enabling me to adjust the number of IC’s (?))  - computing only 10 components – in order to remove eye movements.<u></u><u></u></span></p><p class="MsoNormal" style="margin:0px;text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial"><span lang="en-DE"><u></u> <u></u></span></p><p class="MsoNormal" style="margin:0px;text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial">This is wrong.</p><p class="MsoNormal" style="margin:0px;text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial">runica() default algorithm informax can be used with an option 'pca' which is to reduce data dimension to an arbitrary number such as 10 (Note that 'pca' does NOT mean to run PCA instead of ICA!)</p><p class="MsoNormal" style="margin:0px;text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial"><span lang="en-DE"><br></span></p><p class="MsoNormal" style="margin:0px;text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial"><span lang="en-DE">> The output I get from fastICA are: icasig (10 x 30000 matrix), A (63 x 10 matrix) and W (10 x 63 matrix). Now I want to reject components that contain artifacts by finding a spatial correlation between the components from fastICA results and a template (1x63 matrix) and if the max cross correlation value is > 0.7 it should reject the components and reconstruct the data.<u></u><u></u></span></p><p class="MsoNormal" style="margin:0px;text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial">My problem is that I have absolutely no idea how to start and proceed with the matrices I have.<br></p><br></span></div><div>Through EEGLAB GUI, you can reject components while visually examining their scalp maps, power spectral density, ERPimage, etc.</div><div>If you choose the first component to reject, it means you are rejecting the first raw of EEG.icawinv (i.e., A). You can also perform regression with the first IC's activation against whatever time series (ground truth of blink, such as EOG channel activity I guess?) to test > 0.7 correlation to make the decision--but you have to do this calculation outside EEGLAB.</div><div><br></div><div>Makoto</div><div><span style="background-color:rgb(255,255,255);text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial;float:none;display:inline"><br></span></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr">On Mon, Jul 2, 2018 at 2:10 PM Norman Sinnigen <<a href="mailto:norman.sinnigen@student.uni-tuebingen.de">norman.sinnigen@student.uni-tuebingen.de</a>> wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div lang="en-DE"><div class="m_-3783368906980498258WordSection1"><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">Hi,<u></u><u></u></span></p><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"><u></u> <u></u></span></p><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">I am sorry if my question is weird or not 100% clear, but I am a newbie with EEGLAB and hope to get some hints.<u></u><u></u></span></p><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"><u></u> <u></u></span></p><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">My aim is to run </span><span lang="en-DE">ICA on a corrected EEG data set (data(1:64;1:30000)) using fastICA (I guess fastICA was the only function enabling me to adjust the number of IC’s (?))  - computing only 10 components – in order to remove eye movements. <u></u><u></u></span></p><p class="MsoNormal"><span lang="en-DE"><u></u> <u></u></span></p><p class="MsoNormal"><span lang="en-DE">The output I get from fastICA are: icasig (10 x 30000 matrix), A (63 x 10 matrix) and W (10 x 63 matrix). Now I want to reject components that contain artifacts by finding a spatial correlation between the components from fastICA results and a template (1x63 matrix) and if the max cross correlation value is > 0.7 it should reject the components and reconstruct the data.<u></u><u></u></span></p><p class="MsoNormal"><span lang="en-DE"><u></u> <u></u></span></p><p class="MsoNormal"><span lang="en-DE">My problem is that I have absolutely no idea how to start and proceed with the matrices I have. <u></u><u></u></span></p><p class="MsoNormal"><span lang="en-DE"><u></u> <u></u></span></p><p class="MsoNormal"><span lang="en-DE">Would someone have any hints for me? <u></u><u></u></span></p><p class="MsoNormal"><span lang="en-DE"><u></u> <u></u></span></p><p class="MsoNormal"><span lang="en-DE">Norman</span></p></div></div>_______________________________________________<br>
Eeglablist page: <a href="http://sccn.ucsd.edu/eeglab/eeglabmail.html" rel="noreferrer" target="_blank">http://sccn.ucsd.edu/eeglab/eeglabmail.html</a><br>
To unsubscribe, send an empty email to <a href="mailto:eeglablist-unsubscribe@sccn.ucsd.edu" target="_blank">eeglablist-unsubscribe@sccn.ucsd.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.edu</a></blockquote></div><br clear="all"><div><br></div>-- <br><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_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></div>