Hi FieldTrippers,<div><br><div>In almost all the papers I've read involving oscillatory power, some kind of transformation is done to the data due to the 1/f power spectrum effect (power decreases as frequency increases). I'm mostly looking at within-subjects experiments (every subject behaved in all conditions) comparing conditions across subjects, but it seems like normalizing the power spectrum should apply in any case (especially if any kind of parametric stats are done—right?).</div>


<div><br></div>
<div>Anyway, it's not apparent to me how to use FT functions like ft_freqanalysis to make these transformations (e.g., log10 normalization, dB normalization [EEGLab does this], vector length normalization, etc.; the only thing I see is in ft_sourcedescriptives, but I'm not doing source analyses), and it confuses me why this is the case. I can't find much discussion regarding the 1/f issue on the FT wiki or the mailing list. This seems like an important step that is missing from any frequency analysis workflow. Am I missing something (meaning I just don't see the option), am I misunderstanding something (meaning I'm incorrect in this assumption), or is this an issue that needs to be fixed?</div>



<div><br></div><div>Thanks,</div><div>Matt</div><div><br></div><div>--<br>Univ. of Colorado at Boulder<br>Dept. of Psychology and Neuroscience<br><a href="mailto:matthew.mollison@colorado.edu" target="_blank">matthew.mollison@colorado.edu</a><br>


<a href="http://psych.colorado.edu/~mollison/" target="_blank">http://psych.colorado.edu/~mollison/</a></div>
</div>