<div dir="ltr"><span style="font-family:arial,sans-serif;font-size:13px">Dear Fieldtrip community,</span><div style="font-family:arial,sans-serif;font-size:13px">my name's Fabio and I'm currently investigating on MEG/EEG connectivity in source space.</div><div style="font-family:arial,sans-serif;font-size:13px"><br></div><div style="font-family:arial,sans-serif;font-size:13px">I'm dealing with a theoretical concern, related to the estimation of virtual electrodes' time series for resting state EEG data (128 channels, 512 Hz sampling frequency)  under 3 conditions.<div><br></div><div>For each subject, the recording protocol consists of three consecutive steps: 1 minute of resting with eyes closed (EC), 1 minute resting EC with auditory stimulation n.1, 1 minute resting EC with auditory stimulation n.2.</div><div>The final aim is to estimate functional connectivity changes in source space under these conditions.</div><div><br></div><div>My question regards the computation of the covariance matrix: in order to do this I identified 2 possible ways to proceed:</div><div><br></div><div>1. compute covariance matrix giving the whole 3-minute signal to ft_timelockanalysis, and then use this matrix to invert separately each of the three conditions;</div><div><br></div><div>2. compute a covariance matrix separately for each of the three conditions  (thus on 60 seconds) and then invert each condition by using its respective covariance matrix.</div><div><br></div><div>As far as I know, solution n.1 is in literature the most used. I think it is the solution named as "common filters", which assumes that there are the same signal generators  differently active in the three different conditions. </div><div><br></div><div>This assumption could not be valid in principle for my experiment, but I was wondering if computing three different covariance matrices could introduce any other bias.</div><div><br></div><div>Thank you so much for your help,</div><div><br></div><div>Fabio</div></div></div>