<div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div dir="ltr">Hi,<br><br>My name is Nitzan Uziely, and I'm a student (under-grad) at the Hebrew University of Jerusalem.<br><br>I'm using fieldtrip to process EEG signals at our lab, and I'm trying to run a PDC analysis on my data. <div><br>I took the data, calculated the inverse-solution and segmented it into virtual channels using the AAL atlas.<br><br>I'm trying to to calculate the correct order for the ft_mvaranalysis function.<br>I've seen a previous question that went unanswered a few years ago about order selection (<a href="http://mailman.science.ru.nl/pipermail/fieldtrip/2011-June/003947.html" target="_blank">http://mailman.science.ru.nl/pipermail/fieldtrip/2011-June/003947.html</a>).<br><br>Following the above question, I searched how to calculate the Akaike Information Criterion (AIC) to calculate the correct model order. According to <a href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2585694/" target="_blank">http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2585694/</a> I need to calculate the determinant of the noise covariance matrix, however the determinant (I've checked orders 1 to 10) is so small that matlab just rounds it to zero. This makes me feel that either I have a problem, I've misunderstood how to calculate AIC to select the correct model, or that AIC is not the correct way to go.<br><br>So, my question is - does it seem that is something wrong with my data (which can be seen by the small determinant), am I misunderstanding the requirement of the determinant or is there a better way to select the order of the mvar model. (oh, I'm using mdcfg.toolbox = 'bsmart'; if it matters)<br><br>Thanks,<br><br>Nitzan.<br></div></div></div></div>