<div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="font-family:"times new roman",serif">Dear all,</div><div class="gmail_default" style="font-family:"times new roman",serif"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:"times new roman",serif">I am trying to extract the sleep spindle power from my nap EEG datasets and I am trying to adopt the methodology adopted by Antony and colleagues (2018) in the Current Biology paper on sleep spindle refractoriness. Their method of detecting spindles in the raw EEG data and the subsequent power analysis involves computing the root mean square (RMS) at each time point on a specific channel using a moving window of +/- 0.2 sec. I am using the rmsave function on EEGLAB to compute the RMS at each time point on a channel, however I am not able to implement the moving window criteria into my RMS calculation. Your help in debugging this problem is very much appreciated. Following is the code snippet:</div><div class="gmail_default" style="font-family:"times new roman",serif"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:"times new roman",serif"><div class="gmail_default">EEG = pop_biosig(['ub' subject 'scored.edf']);</div><div class="gmail_default">        </div><div class="gmail_default">EEG.setname = [subject '_bsd'];</div><div class="gmail_default">        </div><div class="gmail_default">EEG  = pop_basicfilter( EEG,  1:8 , 'Boundary', 'boundary', 'Cutoff', [ 11 16], 'Design', 'butter', 'Filter', 'bandpass', 'Order',  2 ); %filter the dataset within 11-16 Hz</div><div class="gmail_default">        </div><div class="gmail_default">averms = rmsave(EEG.data, 400); %calculate RMS score for each channel</div><div class="gmail_default">        </div><div class="gmail_default">trans = transpose(averms);</div></div><div class="gmail_default" style="font-family:"times new roman",serif"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:"times new roman",serif">After I have calculated the RMS scores for each channel separately, I want to calculate the spindle threshold criteria by multiplying the standard deviation of the entire channel signal (in RMS) to 1.5. I think I did this part correctly. However, in order to detect a sleep spindle I have a criteria which is that any RMS score that is above the threshold consecutively for 0.5 to 3 seconds will be considered as a spindle. I am having difficulty in implementing the IF condition for this part along with calculating the onset and offset for each detected spindle. Following is the remainder code that I have come up with so far:</div><div class="gmail_default" style="font-family:"times new roman",serif"><br></div><div class="gmail_default"><div class="gmail_default" style="font-family:"times new roman",serif">threshold = std(trans).* 1.5;</div><div class="gmail_default" style="font-family:"times new roman",serif">        </div><div class="gmail_default"><font face="times new roman, serif">for s=1:trans(: , 1)</font><br></div><div class="gmail_default"><font face="times new roman, serif"><br></font></div><div class="gmail_default"><font face="times new roman, serif">if s > threshold & %time condition for RMS scores being 0.5 to 3 seconds</font></div><div class="gmail_default"><font face="times new roman, serif"><br></font></div><div class="gmail_default"><font face="times new roman, serif">%here the variable to store each spindle without replacing the previous detected one.</font></div><div class="gmail_default"><font face="times new roman, serif"><br></font></div><div class="gmail_default"><font face="times new roman, serif">%onset and offset time for the spindle along with its mean frequency and positive/negative peaks</font></div><div class="gmail_default"><font face="times new roman, serif"><br></font></div><div class="gmail_default"><font face="times new roman, serif">end;</font></div><div class="gmail_default"><font face="times new roman, serif"><br></font></div><div class="gmail_default"><font face="times new roman, serif">end;</font></div></div><div class="gmail_default" style="font-family:"times new roman",serif"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:"times new roman",serif">Thanks in advance for your help!</div><div class="gmail_default" style="font-family:"times new roman",serif"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:"times new roman",serif">Regards,</div><div class="gmail_default" style="font-family:"times new roman",serif"><br></div>-- <br><div dir="ltr" class="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div><font size="2" face="times new roman, serif">Mohith M. Varma (Mo)</font></div><div><span style="font-family:"times new roman",serif;font-size:small">Graduate Research Assistant</span><br></div><div><font size="2" face="times new roman, serif"><br></font></div><div><font size="2" face="times new roman, serif">Social & Cognitive Neuroscience Laboratory</font></div><div><span style="font-family:"times new roman",serif;font-size:small">Department of Psychology</span></div><div><font size="2" face="times new roman, serif">Faculty of Social Sciences</font></div><div><font size="2" face="times new roman, serif">The University of Hong Kong</font></div><div><font size="2" face="times new roman, serif">Tel: (+852) 52622875</font></div><div><font size="2" face="times new roman, serif">Email: <a href="mailto:mohith96@connect.hku.hk" target="_blank">mohith96@connect.hku.hk<br></a></font></div><div style="font-size:small"></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div>