<div dir="ltr">Dear Kevin,<br><br>In the Appendix of Rousslet (2012), you can find the shockingly bad effect of 1-Hz high-pass filter compared with 0.5-Hz or below. However, the filter function used here is pop_eegfilt, which is an old generation before Andreas Widmann redesign it, so for 500-Hz sampled data the filter order for 1-Hz is 75000. After Andreas&#39;s fix, it is 1651. 75000 is crazy. You need to keep it in mind. FYI, 1-Hz highpass with Hamming window and fiter order 75000 results in the transition bandwidth of 0.022; Andreas&#39;s heuristics suggests 1.<br><br>&gt; Is the drift in 0.1hz data ok? I get &#39;better looking&#39; ERP waveforms &amp; more robust differences between conditions in 0.1hz data – I&#39;m worried this is mostly due to drift.<br><div class="gmail_extra"><br></div><div class="gmail_extra">Sadly, it is often the case that our eye are trained for something that does not have a good ground. Rousslet (2012) showed &#39;distortion&#39; of ERP waveforms after 1- and 2-Hz highpass (but again with old function). However, if you know Gibb&#39;s phenomenon etc and the exact filter order you are using, you would find nothing wrong. Same goes for your/my impression of the 0.1-Hz high-passed data. I would say the waves are drifting and at least bad for the purpose of ICA. But for the researchers of EEG infraslow oscillations, they would say oh it&#39;s a good data.</div><div class="gmail_extra"><br></div><div class="gmail_extra">So there is no good or bad. After averaging several hundred trials, the apparently drifting signals (to my eyes) will produce &#39;better&#39; ERP waveforms, thanks to the averaging process. If you say you will run ICA on the 0.1-Hz highpassed data, I&#39;d say you shouldn&#39;t.</div><div class="gmail_extra"><br></div><div class="gmail_extra">Stephan Debener&#39;s solution is that you apply 1-Hz high-pass on the data, run ICA, copy the weight matrix to the 0.1-Hz high-passed data.</div><div class="gmail_extra"><br></div><div class="gmail_extra">Makoto</div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Tue, Aug 4, 2015 at 10:20 PM, Kevin Tan <span dir="ltr">&lt;<a href="mailto:kevintan@cmu.edu" target="_blank">kevintan@cmu.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"><span style="font-size:12.8000001907349px">Hi all, </span><div style="font-size:12.8000001907349px"><br></div><div style="font-size:12.8000001907349px">There are numerous papers that conclude that &gt;0.1hz high-pass filtering distorts ERPs. <span style="font-size:12.8000001907349px">However, I notice a lot of remaining drift after 0.1hz hi-pass, especially compared to 1hz hi-pass. I&#39;m using a BioSemi Active2 128ch.</span></div><div style="font-size:12.8000001907349px"><br></div><div style="font-size:12.8000001907349px">0.1hz hi-pass:</div><div style="font-size:12.8000001907349px"><a href="https://cmu.box.com/s/1uafw786miveruz85ycj3taxflzg7p7f" target="_blank">https://cmu.box.com/s/1uafw786miveruz85ycj3taxflzg7p7f</a><br></div><div style="font-size:12.8000001907349px"><br></div><div style="font-size:12.8000001907349px">1hz hi-pass:</div><div style="font-size:12.8000001907349px"><a href="https://cmu.box.com/s/t1dbzntjcwdrsp734m949xnzmycvpw5p" target="_blank">https://cmu.box.com/s/t1dbzntjcwdrsp734m949xnzmycvpw5p</a></div><div style="font-size:12.8000001907349px"><br></div><div style="font-size:12.8000001907349px">Is the drift in 0.1hz data ok? <span style="font-size:12.8000001907349px">I get &#39;better looking&#39; ERP waveforms &amp; more robust differences between conditions in 0.1hz data – I&#39;m worried this is mostly due to drift.</span></div><div style="font-size:12.8000001907349px"><span style="font-size:12.8000001907349px"><br></span></div><div style="font-size:12.8000001907349px"><span style="font-size:12.8000001907349px">The 1hz data has ERP &#39;distortions&#39;: negative slope from start of epoch until P1 &amp; negative deflection of later components. Thus, I&#39;m not comfortable with either of the filters.</span></div><div style="font-size:12.8000001907349px"><span style="font-size:12.8000001907349px"><br></span></div><div style="font-size:12.8000001907349px"><span style="font-size:12.8000001907349px">The screenshots show data run only through 1) PREP pipeline 2) high-pass filtering 3) epoching. The final cleaned data shows the same drift.</span><span style="font-size:12.8000001907349px"><br></span></div><div style="font-size:12.8000001907349px"><span style="font-size:12.8000001907349px"><br></span></div><div style="font-size:12.8000001907349px"><span style="font-size:12.8000001907349px">My full preproc stream:</span></div><div style="font-size:12.8000001907349px"><span style="font-size:12.8000001907349px"><br></span></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left-width:1px;border-left-color:rgb(204,204,204);border-left-style:solid;padding-left:1ex">ICA dataset:<br>- Load PREP&#39;d data<br>- 1hz hi-pass<br>- Epoch<br>- Epoch rejection<br>- Extended ICA (binica)<br>- Determine bad ICs<br></blockquote><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left-width:1px;border-left-color:rgb(204,204,204);border-left-style:solid;padding-left:1ex"> </blockquote><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left-width:1px;border-left-color:rgb(204,204,204);border-left-style:solid;padding-left:1ex">Final dataset:<br>- Load (unfiltered) PREP&#39;d data<br>- 0.1hz hi-pass (tried 1hz for comparison too)<br>- Epoch<br>- Generate ICs from matrices of ICA dataset<br>- Remove bad ICs determined from ICA dataset<br>- Epoch rejection<br>- DIPFIT<br>- Make ERPs</blockquote><div><br><div style="font-size:12.8000001907349px">Any input would be much appreciated!</div><div style="font-size:12.8000001907349px"><div dir="ltr"><div><br></div><div>Many thanks,<span style="font-size:12.8000001907349px"> </span></div><div>Kevin </div></div></div><div><div><div dir="ltr"><div><font size="1" face="arial, helvetica, sans-serif">--</font></div><font size="1" face="arial, helvetica, sans-serif">Kevin Alastair M. Tan</font><div><font size="1" face="arial, helvetica, sans-serif">Lab Manager/Research Assistant<br></font><div><font size="1" face="arial, helvetica, sans-serif">Department of Psychology &amp; Center for the Neural Basis of Cognition</font></div><div><font size="1" face="arial, helvetica, sans-serif">Carnegie Mellon University</font></div><div><font size="1" face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font><div><div><font size="1" face="arial, helvetica, sans-serif"><a href="https://www.google.com/maps/place/40%C2%B026%2729.5%22N+79%C2%B056%2744.0%22W/@40.4414869,-79.9455701,61m/data=!3m1!1e3!4m2!3m1!1s0x0:0x0" target="_blank">Baker Hall 434</a> | <a href="mailto:kevintan@cmu.edu" target="_blank">kevintan@cmu.edu</a> | <a href="http://tarrlabwiki.cnbc.cmu.edu/index.php/KevinTan" target="_blank">tarrlab.org/kevintan</a></font></div></div></div></div></div></div></div>
</div></div>
<br>_______________________________________________<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">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></blockquote></div><br><br clear="all"><div><br></div>-- <br><div class="gmail_signature"><div dir="ltr">Makoto Miyakoshi<br>Swartz Center for Computational Neuroscience<br>Institute for Neural Computation, University of California San Diego<br></div></div>
</div></div>