<p>Hi Inna, <br>
Ft_regressconfound will remove trial by trial variability of signal amplitude or frequency power that can be explained by variability in head position over those trials. The input, whether sensor or source level, should contain a trial field (keep trials in the previous step - eg at timelockanalysis). Also variance due to head position can only be reliably estimated when the neural signal is consistent over trials (as with an event related modulation or potential). I would not know how to segment a resting state into trials (for further analysis, given that those analyses typically involve connectivity measures over the resting period) but if you an idea on how to do this, you could give ft_regressconfound a try. Note that the output will also be in the trials format. Hope this has made its use a bit more clear. Yours, arjen<br>
</p>
<p>Op 13 nov. 2013 11:50 schreef "McGowin, Inna" <<a href="mailto:mcgoiv0@wfu.edu">mcgoiv0@wfu.edu</a>> het volgende:<br>
><br>
> Hello everybody,<br>
><br>
> I would like to use the  ft_regressconfound function to remove/reduce the head motion in a continuous MEG data.<br>
> It's a resting state data and no averaging can be applied. Is there a way to apply the correction without using the<br>
><br>
> ft_timelockanalysis(cfg, data) function? <br>
><br>
> I understand that the ft_regressconfound function has limits and caveats but I still would like to see the results of its correction.<br>
><br>
><br>
> Another way to ask this question is: <br>
> what is the format/structure of the second input (timelock) in the <br>
> ft_regressconfound(cfg, timelock) function and how it can be created without ft_timelockanalysis?<br>
><br>
><br>
> Thanks,<br>
><br>
> Inna <br>
><br>
> _______________________________________________<br>
> fieldtrip mailing list<br>
> <a href="mailto:fieldtrip@donders.ru.nl">fieldtrip@donders.ru.nl</a><br>
> <a href="http://mailman.science.ru.nl/mailman/listinfo/fieldtrip">http://mailman.science.ru.nl/mailman/listinfo/fieldtrip</a><br>
</p>