<div dir="ltr">Hi Makoto,<div><br></div><div>    Thank you for the reply. </div><div>    Can you send me some good figures of frequency power spectrum of the IC.Also can you share the independent components of a good EEG data. </div><div><br></div><div>Thanks,</div><div>&#39;Raju<br><div><div><br></div><div><br></div></div></div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Fri, Jul 24, 2015 at 11:46 AM, Makoto Miyakoshi <span dir="ltr">&lt;<a href="mailto:mmiyakoshi@ucsd.edu" target="_blank">mmiyakoshi@ucsd.edu</a>&gt;</span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr">Dear Raju,<div><br></div><div>Sorry to tell you this but the 21 ICs are all noise.</div><div><br></div><div>I strongly recommend you perform preprocess again. Read this page and check the steps. You may want to consider using PREP pipeline by Nima Bigdely-Shamlo (described in the wiki).</div><div><a href="http://sccn.ucsd.edu/wiki/Makoto&#39;s_preprocessing_pipeline" target="_blank">http://sccn.ucsd.edu/wiki/Makoto&#39;s_preprocessing_pipeline</a><br></div><div><br></div><div>Good ICs are determined by</div><div>1. Dipolarity of the IC scalp maps (see Delorme et al. 2012 PLoS One)</div><div>2. Frequency power spectrum of the ICs</div><div>3. ERP or ERSP (if available)</div><div>Note this kind of evaluation (or interpretaion) is dependent on the experimental paradigms.</div><div><br></div><div>Also, remember &#39;Garbage in, Garbege out&#39;; if the experimental design is screwed up, you don&#39;t get EEG even if you use the fanciest preprocessing methods.</div><div><br></div><div>Makoto</div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote"><div><div class="h5">On Fri, Jul 24, 2015 at 6:38 AM, seetaramaraju jampana <span dir="ltr">&lt;<a href="mailto:seetaramaraju.jampana@gmail.com" target="_blank">seetaramaraju.jampana@gmail.com</a>&gt;</span> wrote:<br></div></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div><div class="h5"><div dir="ltr"><span style="font-size:12.8000001907349px">Hi ,</span><div style="font-size:12.8000001907349px"><br></div><div style="font-size:12.8000001907349px">    How to reject ICA components by map. I mean to say , when the components maps are generated what are the areas to look out which suggest that the particular components has to be rejected. </div><div style="font-size:12.8000001907349px">   For Eg. the component map has been generated so which components are fit for rejection.The compononents maps link is  </div><div style="font-size:12.8000001907349px"><br></div><div style="font-size:12.8000001907349px">      <a href="https://www.dropbox.com/s/ixwz55hnv3a0pen/EEG_components.bmp?dl=0" target="_blank">  https://www.dropbox.com/s/ixwz55hnv3a0pen/EEG_components.bmp?dl=0</a></div><div style="font-size:12.8000001907349px"><br></div><div style="font-size:12.8000001907349px">Thanks,</div><div style="font-size:12.8000001907349px">Raju</div></div>
<br></div></div>_______________________________________________<br>
Eeglablist page: <a href="http://sccn.ucsd.edu/eeglab/eeglabmail.html" rel="noreferrer" 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" target="_blank">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" target="_blank">eeglablist-request@sccn.ucsd.edu</a><span class="HOEnZb"><font color="#888888"><br></font></span></blockquote></div><span class="HOEnZb"><font color="#888888"><br><br clear="all"><div><br></div>-- <br><div><div dir="ltr">Makoto Miyakoshi<br>Swartz Center for Computational Neuroscience<br>Institute for Neural Computation, University of California San Diego<br></div></div>
</font></span></div>
</blockquote></div><br></div>