<div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="color:#333399"><span style="color:rgb(34,34,34)">---------- Forwarded message ---------</span><br></div><div class="gmail_quote"><div dir="ltr">Date: Fri, Sep 21, 2018 at 1:35 AM<br>Subject: Re: Is short epoch necessary for all types of experiment ?<br>To: Vibra Lab <<a href="mailto:labvibra@gmail.com">labvibra@gmail.com</a>><br></div><br><br><div dir="ltr"><div style="color:#333399">Hello Ihshan!  here's a set of quick notes below regarding your last questions. In general, epoching is a usual thing in EEG science, and you should be finding plenty of good examples in the literature already of how to work with continuous data. Lean on the might of Google scholar to get a feel for best/usual choices in the field :)</div><div style="color:#333399"><br></div><div style="color:#333399"><br></div><div style="color:#333399"><br></div><div style="color:#333399"><br></div><div style="color:#333399"><b>About your question 1. </b>One could analyze full length of the time window. But you still have to decide if you take an average across the window, or a moving window, or some other estimate. Here is a good place to defer to studies that look at Continuous EEG signals, and attempt to pull metrics from these.</div><div style="color:#333399"><br></div><div style="color:#333399"><b>About your question 2. </b>The reason why epoching is often used is a basic fact that EEG students learn before they try to run EEG studies. Try googel and google scholar first for some basic definitions and reasons.  If you haven't had a chance to, please be sure to check out the basic readings and tutorials that are recommended for people just starting out with EEG. The reasoning for having "epochs" is found in the tradition & history of eeg, handbooks of eeg, and guidelines/standards for eeg.  Epoching is also use in various ways in other fields. Essentially, many EEG metrics are computed from discrete periods that are usually single trials/epochs, regardless of the total length of the session. Sometimes, it's not even the user that creates epochs, but the function that is run, whcih needs epochs. For example many spectral metrics require windows (which are similar to epochs) across the total time period (when examining non-epoched continuous data).  </div><div style="color:#333399"><br></div><div style="color:#333399">Also, most EEG studies since the beginning have been event-related studies, where stimuli are presented every 1 or 2 second. Then the epochs are averaged to make an ERP which has a good SNR. </div><div style="color:#333399">However there have been more continuous studies and "resting" studies for some time.</div><div style="color:#333399">At the frontiers of continuous data analysis methods, for advanced researchers, there are also ways to "convolve" events into continuous data (or more generally, to find ways to cut up the continuous data).</div><div style="color:#333399">For example, one could examine the covariation between some continuous event like music, and the continuous EEG. If one had markers for the onset of different changes in the music, then once could </div><div style="color:#333399">event-lock and epoch the continuous data to these musical events.</div><div style="color:#333399">Remember that there are many different kinds of event-related metrics, not just ERPs.</div><div style="color:#333399"><br></div><div style="color:#333399"><b>About your question 3. </b>This is kind of traditional experimental/perceptual psychology, and tradition in EEG research. Traditionally single epochs (also called trials/segments) are averaged up. Over the last decade or two there has been a growing interest in single-trial analyses.</div><div style="color:#333399"><br></div><div style="color:#333399"><b>About your question 4. </b>Use eeg_regepoch functon, in eeglab.  This will allow you to make a set of epochs with the length of your choice in a dataset that does not have events for it. I belive the function actually makes the events and then epochs the data. Google past eeglablist discussions on similar topics.</div><div style="color:#333399"><br></div><div style="color:#333399"><br></div><div style="color:#333399">Because your participants are answering a question, you may want to look at other studies where people give verbal or written or gestural answers. These should give you good examples of how to minimize artifacts in the data. You may also want to look at studies where continuous data was convolved with continuously changing events (such as music, stress, etc..)</div><div style="color:#333399"><br></div><div style="color:#333399"><br></div><div style="color:#333399">... Have you considered breaking up the periods into "each answer period" instead of the "whole answer period<span class="m_-4407489917024129330gmail-gr_ m_-4407489917024129330gmail-gr_1221 m_-4407489917024129330gmail-gr-alert m_-4407489917024129330gmail-gr_gramm m_-4407489917024129330gmail-gr_inline_cards m_-4407489917024129330gmail-gr_run_anim m_-4407489917024129330gmail-Style m_-4407489917024129330gmail-multiReplace" id="m_-4407489917024129330gmail-1221" style="display:inline;border-bottom:2px solid transparent;background-repeat:no-repeat">" ?</span> It is important for your analyses what kind of responses they are providing, and whether they were also hearing questions provided by a person. If so, then the onset of a specific question (or the onset of a specific response)  could be useful  "events" for you to create event-related potentials. This is often done in continuous EEG studies with ongoing events that have some regularity/repeatability.<br></div><div style="color:#333399"><br></div><div style="color:#333399"><br></div><div style="color:#333399"><br></div><div class="gmail_quote"><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
</blockquote></div></div>
</div></div>