<div dir="ltr">To simply trim out all +/-150 uV, for sample, from all channel all dataponts, use trimOutlier.<div><a href="http://sccn.ucsd.edu/wiki/Plugin_list_process">http://sccn.ucsd.edu/wiki/Plugin_list_process</a><br>

</div><div><br></div><div>Makoto</div></div><div class="gmail_extra"><br><br><div class="gmail_quote">2014-04-09 13:10 GMT-07:00 Jason Palmer <span dir="ltr">&lt;<a href="mailto:japalmer29@gmail.com" target="_blank">japalmer29@gmail.com</a>&gt;</span>:<br>

<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">Dear Tatu,<br>
Apparently that data is causing a &quot;stack overflow&quot;, which can occur with<br>
large datasets using the Windows version (which forces a maximum stack<br>
size). It may be just small enough with the block of data removed. However,<br>
since it also contains large artifacts, this probably contributes to the<br>
need for addition stack resources. The Mac and Linux versions should not<br>
have this issue.<br>
I typically remove large artifacts before running ICA by simply detecting<br>
timepoints where the potential magnitude is greater than say  150uV, and use<br>
pop_select.m to remove them. Or if the boundary events are always at the<br>
beginning/end, or known locations, you can use pop_select to remove them as<br>
well. Or you could search for boundary events and remove continuous section<br>
around the boundaries.<br>
FYI, I usually remove bad channels with simple heuristics, do average<br>
reference,  and high-pass filter above 1 Hz as the remaining pre-processing.<br>
<div class="HOEnZb"><div class="h5"><br>
-----Original Message-----<br>
From: <a href="mailto:eeglablist-bounces@sccn.ucsd.edu">eeglablist-bounces@sccn.ucsd.edu</a><br>
[mailto:<a href="mailto:eeglablist-bounces@sccn.ucsd.edu">eeglablist-bounces@sccn.ucsd.edu</a>] On Behalf Of Tatu Huovilainen<br>
Sent: Wednesday, April 09, 2014 1:47 AM<br>
To: <a href="mailto:eeglablist@sccn.ucsd.edu">eeglablist@sccn.ucsd.edu</a><br>
Subject: [Eeglablist] AMICA on semicontinuous data<br>
Hello EEGlab community,<br>
I&#39;m still somewhat new to EEGlab, but the features and their documentation<br>
have made it really easy to hop on. Still, I&#39;ve run into a problem I don&#39;t<br>
have the knowhow to solve and the documentation on it is pretty scarce.<br>
I&#39;m using AMICA for cleaning the data, which works unbelievably well by the<br>
way, but I&#39;ve learned that if there&#39;s even one boundary event in the data<br>
the program crashes. This is problematic as some of the blocks I&#39;m trying to<br>
run ICA on have some ~10 second windows with huge artefacts that have to be<br>
removed. Below is an output of the AMICA command. It&#39;s from a block that<br>
without a removed part would run through perfectly well.<br>
Has anyone encountered this before, and is there maybe some simple<br>
workaround I don&#39;t see?<br>
Any advice would be appreciated. Thank you in advance!<br>
(Using Matlab R2012a &amp; EEGlab 13.1.1<br>
[ EEG.icaweights, EEG.icasphere, mods ] = runamica12(<br>
EEG.data(chanInd(&#39;EEG&#39;),:) );  %%% The chanInd(&#39;EEG&#39;) just returns a list of<br>
channels of the type.<br>
The system cannot find the path specified.<br>
The system cannot find the path specified.<br>
The system cannot find the path specified.<br>
No recognized parallel environment found. Run qconf -spl to get a list of<br>
available environments and use keyword use_pe.<br>
Running locally with maximum of 4 threads.<br>
Writing data file: D:\Tatu\AMICATMP\tmpdata61471.fdt<br>
            1 processor name = XXXXXX<br>
            1 host_num =   1376903278<br>
  This is MPI process           1 of           1 ; I am process           1<br>
            1 on node: XXXXXX %Post removed, probably no need..<br>
            1  : node root process           1 of           1<br>
Processing arguments ...<br>
  num_files =            1<br>
  num_dir_files =            1<br>
  initial matrix block_size =          256<br>
  do_opt_block =            0<br>
  number of models =            1<br>
  number of density mixture components =            3<br>
  pdf type =            0<br>
  max_iter =         2000<br>
  num_samples =            1<br>
  data_dim =          134<br>
  field_dim =       382975<br>
  do_history =            0<br>
  histstep =           10<br>
  share_comps =            0<br>
  share_start =          100<br>
  comp_thresh =   0.990000000000000<br>
  share_int =          100<br>
  initial lrate =   5.000000000000000E-002<br>
  minimum lrate =   1.000000000000000E-008<br>
  lrate factor =   0.500000000000000<br>
  initial rholrate =   5.000000000000000E-002<br>
  rho0 =    1.50000000000000<br>
  min rho =    1.00000000000000<br>
  max rho =    2.00000000000000<br>
  rho lrate factor =   0.500000000000000<br>
  kurt_start =            3<br>
  num kurt =            5<br>
  kurt interval =            1<br>
  do_newton =            1<br>
  newt_start =           50<br>
  newt_ramp =           10<br>
  initial newton lrate =    1.00000000000000<br>
  do_reject =            0<br>
  num reject =            3<br>
  reject sigma =    3.00000000000000<br>
  reject start =            2<br>
  reject interval =            3<br>
  max_thrds =            2<br>
  write step =           10<br>
  write_nd =            0<br>
  write_LLt =            1<br>
  dec window =            1<br>
  max_decs =            3<br>
  fix_init =            0<br>
  update_A =            1<br>
  update_c =            1<br>
  update_gm =            1<br>
  update_alpha =            1<br>
  update_mu =            1<br>
  update_beta =            1<br>
  invsigmax =    100.000000000000<br>
  invsigmin =   0.000000000000000E+000<br>
  do_rho =            1<br>
  load_rej =            0<br>
  load_c =            0<br>
  load_gm =            0<br>
  load_alpha =            0<br>
  load_mu =            0<br>
  load_beta =            0<br>
  load_rho =            0<br>
  load_comp_list =            0<br>
  do_mean =            1<br>
  do_sphere =            1<br>
  doPCA =            1<br>
  pcakeep =          134<br>
  pcadb =    30.0000000000000<br>
  byte_size =            4<br>
  doscaling =            1<br>
  scalestep =            1<br>
A subdirectory or file D:\Tatu\AMICATMP\amicaouttmp\ already exists.<br>
  output directory = D:\Tatu\AMICATMP\amicaouttmp\<br>
            1 : setting num_thrds to            2  ...<br>
            1 : using           2 threads.<br>
            1 : node_thrds =            2<br>
  bytes in real =            1<br>
            1 : REAL nbyte =            1<br>
  getting segment list ...<br>
  blocks in sample =       382975<br>
  total blocks =       382975<br>
  node blocks =       382975<br>
  node            1  start: file            1  sample            1  index<br>
  node            1  stop : file            1  sample            1  index<br>
            1 : data =    19.4008998870850        8.51673507690430<br>
  getting the mean ...<br>
   mean =   -1.38158794941323       9.108994773376549E-003<br>
  subtracting the mean ...<br>
  getting the sphering matrix ...<br>
  cnt =       382975<br>
  doing eig nx =          134  lwork =       179560<br>
  minimum eigenvalues =    1.32521304789175        1.60365130875427<br>
  maximum eigenvalues =    287079.512877785        8402.99938147310<br>
  num eigs kept =          134<br>
  numeigs =          134<br>
  sphering the data ...<br>
            1 Allocating variables ...<br>
            1 : Initializing variables ...<br>
            1 : block size =          256<br>
            1 : entering the main loop ...<br>
forrtl: severe (170): Program Exception - stack overflow<br>
Image              PC                Routine            Line        Source<br>
amica12win64.exe   000000013FCEE047  Unknown               Unknown  Unknown<br>
amica12win64.exe   000000013FC55847  Unknown               Unknown  Unknown<br>
libiomp5md.dll     000000001007BC0C  Unknown               Unknown  Unknown<br>
libiomp5md.dll     000000001005C428  Unknown               Unknown  Unknown<br>
libiomp5md.dll     0000000010053BC8  Unknown               Unknown  Unknown<br>
libiomp5md.dll     000000001003591C  Unknown               Unknown  Unknown<br>
amica12win64.exe   000000013FC41A35  Unknown               Unknown  Unknown<br>
amica12win64.exe   000000013FC1447C  Unknown               Unknown  Unknown<br>
amica12win64.exe   000000014008F42C  Unknown               Unknown  Unknown<br>
amica12win64.exe   000000013FCEE56F  Unknown               Unknown  Unknown<br>
kernel32.dll       0000000076CA652D  Unknown               Unknown  Unknown<br>
ntdll.dll          0000000076DDC541  Unknown               Unknown  Unknown<br>
No gm present, setting num_models to 1<br>
No W present, exiting<br>
Reference to non-existent field &#39;W&#39;.<br>
Error in runamica12 (line 851)<br>
     weights = mods.W(:,:,1);<br>
Tatu Huovilainen<br>
Research Assistant<br>
CBRU - Helsinki University<br>
Eeglablist page: <a href="http://sccn.ucsd.edu/eeglab/eeglabmail.html" 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">eeglablist-unsubscribe@sccn.ucsd.edu</a><br>
For digest mode, send an email with the subject &quot;set digest mime&quot; to<br>
<a href="mailto:eeglablist-request@sccn.ucsd.edu">eeglablist-request@sccn.ucsd.edu</a><br>
Eeglablist page: <a href="http://sccn.ucsd.edu/eeglab/eeglabmail.html" 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">eeglablist-unsubscribe@sccn.ucsd.edu</a><br>
For digest mode, send an email with the subject &quot;set digest mime&quot; to <a href="mailto:eeglablist-request@sccn.ucsd.edu">eeglablist-request@sccn.ucsd.edu</a><br>
</div></div></blockquote></div><br><br clear="all"><div><br></div>-- <br><div dir="ltr">Makoto Miyakoshi<br>Swartz Center for Computational Neuroscience<br>Institute for Neural Computation, University of California San Diego<br>