<div dir="ltr">Dear John,<div><br></div><div>Concretely, my answer is yes. The spatial filter is stationary across ALL data points i.e., you can apply it anywhere in the same way.</div><div><br></div><div>I'm disappearing but will show up on the list in November. Someone else in the lab will answer the question in other months.</div><div><br></div><div>Makoto</div></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr">On Wed, Aug 1, 2018 at 9:18 AM John Myers <<a href="mailto:john.myers@my.utsa.edu" target="_blank">john.myers@my.utsa.edu</a>> wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div>Hello Everyone!</div><div><br></div><div>I'm writing to ask how to generate ICA component activations (EEG.icaact) for single trials using the data structures in EEGLAB. </div><div><br></div><div>I know that EEG.icaact = (EEG.icaweights*EEG.icasphere)*EEG.data. I'm wondering if this formula can be used to transform a single trial of EEG data into component activations. </div><div><br></div><div>Concretely, my quesiton is, "C<span style="background-color:transparent;color:rgb(0,0,0);font-family:Arial;font-size:11pt;white-space:pre-wrap">an I compute an IC activation for a single trial using the (EEG.icaweights*EEG.icasphere)*EEG.(single trial data)? If not, how can I do this using EEGLAB's structures. </span></div><div><br></div>Best wishes,<div><br>-- <br><div class="m_8616470787483802108m_-7685023736152413420gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><span style="font-size:12.8px">John Myers, M.S.</span><div style="font-size:12.8px">PhD Student</div><div style="font-size:12.8px">Cognitive Neuroscience Lab</div><div style="font-size:12.8px">UTSA</div></div></div>
</div></div>
</blockquote></div><br clear="all"><div><br></div>-- <br><div dir="ltr" class="m_8616470787483802108gmail_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>