<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 run PSD analysis for each sleep stage within a scored sleep data. First of all I import the event file which contains the information on the latency for each sleep stage and I notice EEGLAB converts this latency information into EEG data points. I would like to run PSD for one specific sleep stage while ignoring the channel activity from other stages. I am not sure how to implement it using the if else statements. Basically I want to tell MATLAB that if the EEG.event.type == REM, then it should run PSD only for the data points that fall in the time period which is scored as REM. Along with running the PSD analysis, I also want to generate separate .set files for each sleep stage. Your help in solving this problem is highly appreciated.</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">Following is the code snippet I have used so far:</div><div class="gmail_default" style="font-family:"times new roman",serif"><br></div><div class="gmail_default"><font face="times new roman, serif">EEG = pop_loadset([subject '_filtered.set']);</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"><div class="gmail_default">EEG.setname = [subject '_sleep_stages'];</div><div class="gmail_default">        </div><div class="gmail_default">[EEG, indices] = pop_importevent( EEG, 'event',[subject '_event_info.txt'],'fields',{'latency' 'type'},'skipline',1,'timeunit',1);</div><div class="gmail_default">        </div><div class="gmail_default">% Obtain event indices whose 'type' is 'N1, N2, N3, REM, ART'</div><div class="gmail_default">allEventTypes = {EEG.event.type}';</div><div class="gmail_default">N1 = find(strcmp(allEventTypes, 'N1'));</div><div class="gmail_default">N2 = find(strcmp(allEventTypes, 'N2'));</div><div class="gmail_default">N3 = find(strcmp(allEventTypes, 'N3'));</div><div class="gmail_default">REM = find(strcmp(allEventTypes, 'REM'));</div><div class="gmail_default">Art = find(strcmp(allEventTypes, 'Art'));</div></font></div><div><font face="times new roman, serif"><br></font></div><div><div><font face="times new roman, serif">%<span class="gmail_default" style="font-family:"times new roman",serif"> </span><span class="gmail_default" style="font-family:"times new roman",serif">if EEG.event.type == 'REM'</span></font></div><div><font face="times new roman, serif"><br></font></div><div><font face="times new roman, serif"><span class="gmail_default" style="font-family:"times new roman",serif">         </span>%<span class="gmail_default" style="font-family:"times new roman",serif">PSD analysis</span></font></div><div><font face="times new roman, serif"><span class="gmail_default" style="font-family:"times new roman",serif">           </span>figure; [power_whole{s}, freq_whole{s}] = spectopo(EEG.data(3<span class="gmail_default" style="font-family:"times new roman",serif">:6</span>, :), 0, 250, 'freqrange', [0 25], <span class="gmail_default" style="font-family:"times new roman",serif">             </span></font><span class="gmail_default" style="font-family:"times new roman",serif"></span><span style="font-family:"times new roman",serif">'title', [subject], 'freqfac', 2);</span></div><div><font face="times new roman, serif"><br></font></div><div>%<span class="gmail_default" style="font-family:"times new roman",serif"> </span><span class="gmail_default" style="font-family:"times new roman",serif">ifelse</span><span class="gmail_default" style=""> </span><span style="font-family:"times new roman",serif">EEG.event.type == '<span class="gmail_default" style="font-family:"times new roman",serif">N2</span>'</span></div><div class="gmail_default" style="font-family:"times new roman",serif">         </div><div class="gmail_default" style="font-family:"times new roman",serif">              <span class="gmail_default"></span>%<span class="gmail_default">PSD analysis</span></div><div><font face="times new roman, serif"><span class="gmail_default">           </span>figure; [power_whole{s}, freq_whole{s}] = spectopo(EEG.data(3<span class="gmail_default">:6</span>, :), 0, 250, 'freqrange', [0 25], <span class="gmail_default">             </span></font><span class="gmail_default" style="font-family:"times new roman",serif"></span><span style="font-family:"times new roman",serif">'title', [subject], 'freqfac', 2);</span><span style="font-family:"times new roman",serif"></span></div><div>      </div></div><div><div class="gmail_default" style="font-family:"times new roman",serif"></div><div class="gmail_default" style="font-family:"times new roman",serif">Regards,</div><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>