私は 238 チャンネルから取得した EEG を持っています。ICA を実行することを決定したとき、独立したコンポーネントをいくつ取得すればよいかわかりません。よく理解すれば、ICAを実行すると、チャネルの数は独立したコンポーネントの数と同じになるため、私の特定のケースでは、238個のコンポーネントが必要だと思います。
EEGLab ツールボックスで、run ICAコマンドをクリックして表示されるウィンドウで、使用するアルゴリズムを設定runicaし、コマンド ライン オプションで「extended」、1、「pca」、238 を設定しました。
それが正しいか？みんなありがとう。
PS私はすでにICAで他の回答を読んでいますが、少し混乱しています.
コンポーネントの数は、記録チャネルの数と同じである必要はありません。コンポーネントの数を増やすと、計算の速度が低下します。
EEGLabのマニュアルによると：
チャネル数 (N) が大きい場合 (>>32)、N 個のコンポーネントを見つけるために非常に大量のデータが必要になる場合があります。十分なデータが得られない場合、jader.m に 'pca' オプションを使用して、N 未満のコンポーネントを見つけることが唯一の適切なオプションである可能性があります。
CrossValidated のこの投稿を読むことをお勧めします。
私は通常、大規模な EEG データセットにも適した N 個のコンポーネントを使用します。私は 256 チャンネル、次に N コンポーネントが 256 である pop_runica の経験があります。大したことではありません。計算に時間がかかるだけですが、プロセスを並列化して計算クラスターに配置できます。