<html>
  <head>
    <meta content="text/html; charset=ISO-8859-1"
      http-equiv="Content-Type">
  </head>
  <body text="#000000" bgcolor="#FFFFFF">
    <div class="moz-cite-prefix">Dear Alan,<br>
      <br>
      you should probably start off with going through our tutorials:<br>
      <a class="moz-txt-link-freetext" href="http://fieldtrip.fcdonders.nl/tutorial/">http://fieldtrip.fcdonders.nl/tutorial/</a><br>
      <br>
      And for you especially
      <a class="moz-txt-link-freetext" href="http://fieldtrip.fcdonders.nl/tutorial/multivariateanalysis">http://fieldtrip.fcdonders.nl/tutorial/multivariateanalysis</a><br>
      <br>
      There are lots of different approaches for feature extraction or
      reduce feature space, but what works wors best for your data is
      something you have to test yourself. When you've read the
      tutorials you probably got a pretty got overview of what is
      possible in FieldTrip and that you can easily test what you asked
      for yourself without having others send you their code (you just
      have to replace a few keywords from the tutorial to test a
      different method). If you have more specific questions, feel free
      to ask again.<br>
      <br>
      Best,<br>
      Jörn<br>
      <br>
      <br>
      On 2/15/2013 1:58 AM, Leggitt, Alan wrote:<br>
    </div>
    <blockquote
      cite="mid:77E38B660FBC4E4A83CDF1668885F501323AABAF@ex05.net.ucsf.edu"
      type="cite">
      <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html;
        charset=ISO-8859-1">
      <style type="text/css" id="owaParaStyle"></style>
      <div style="direction: ltr;font-family: Tahoma;color:
        #000000;font-size: 10pt;">Hello,
        <div><br>
        </div>
        <div>I'm new to field trip and I am interested in using a
          support vector machine to classify EEG data. I see that field
          trip has svm code through the DLMT toolbox. Has anyone had any
          experience with this and would be willing to share their code
          for adapting EEG data to use as inputs to the svm class? My
          current understanding is that others use ICA to extract
          features to use in the svm. Are there other techniques for
          feature extraction?</div>
        <div><br>
        </div>
        <div>Thanks very much. </div>
        <div><br>
        </div>
        <div>Regards,</div>
        <div>Alan</div>
      </div>
      <br>
      <fieldset class="mimeAttachmentHeader"></fieldset>
      <br>
      <pre wrap="">_______________________________________________
fieldtrip mailing list
<a class="moz-txt-link-abbreviated" href="mailto:fieldtrip@donders.ru.nl">fieldtrip@donders.ru.nl</a>
<a class="moz-txt-link-freetext" href="http://mailman.science.ru.nl/mailman/listinfo/fieldtrip">http://mailman.science.ru.nl/mailman/listinfo/fieldtrip</a></pre>
    </blockquote>
    <br>
    <br>
    <pre class="moz-signature" cols="72">-- 
Jörn M. Horschig
PhD Student
Donders Institute for Brain, Cognition and Behaviour 
Centre for Cognitive Neuroimaging
Radboud University Nijmegen 
Neuronal Oscillations Group
FieldTrip Development Team

P.O. Box 9101
NL-6500 HB Nijmegen
The Netherlands

Contact:
E-Mail: <a class="moz-txt-link-abbreviated" href="mailto:jm.horschig@donders.ru.nl">jm.horschig@donders.ru.nl</a>
Tel:    +31-(0)24-36-68493
Web: <a class="moz-txt-link-freetext" href="http://www.ru.nl/donders">http://www.ru.nl/donders</a>

Visiting address:
Trigon, room 2.30
Kapittelweg 29
NL-6525 EN Nijmegen
The Netherlands</pre>
  </body>
</html>