<div dir="ltr">Dear Yamil,<div><br></div><div>&gt; My concrete question is about the usefulness of detrending to improve data stationarity before ICA<br></div><div class="gmail_extra"><br></div><div class="gmail_extra">Yes, detrending helps.</div><div class="gmail_extra"><br></div><div class="gmail_extra">The problem arises when you chop up your continuous data into too short epochs (&lt; 1 sec, for example) and detrend them separately for channels. This introduces susceptibility to noise fluctuation.</div><div class="gmail_extra"><br></div><div class="gmail_extra">Makoto</div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Wed, Oct 21, 2015 at 4:50 AM, Yamil Vidal Dos Santos <span dir="ltr">&lt;<a href="mailto:hvidaldossantos@gmail.com" target="_blank">hvidaldossantos@gmail.com</a>&gt;</span> wrote:<br><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"><div dir="ltr">Hi all,<div>I have a question regarding getting data ready for ICA.</div><div>As one factor that affects the quality of an ICA decomposition is the stationarity of the data, I decided to segment and detrend my data before running ICA. But I have read that if one would run ICA on segmented data, one should have a long enough baseline and/or should not remove baseline.</div><div>This sounds strange to me, because as far as I know, ICA is not concerned about time. Furthermore, data is whitened before running ICA. Doesn&#39;t this imply a baseline removal?</div><div><br></div><div>My concrete question is about the usefulness of detrending to improve data stationarity before ICA, but any clarifications about how to improve the chances of getting a good ICA decomposition will be appreciated.</div><div>Thanks,</div><div>Yamil</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>