<div dir="ltr">Dear all,<div><br></div><div>I am trying to optimize my beamformer power estimates, which are not bad, but I want to see if I can improve them.</div><div><br></div><div>I do not seem to have a depth-bias, and am testing within-subject between-condition contrasts, for which one does not need to correct for noise differences. However, my analysis does involve trial-by-trial analysis, and might be susceptible to noise differences over time.</div><div><br></div><div>I was wondering whether it would make sense to have trial-by-trial corrections using the Neural Activation Index (NAI), as described in the beamformer tutorial, i.e. by dividing my single-trial power estimates by single-trial noise estimates.</div><div><br></div><div>Has anyone tried using either the NAI on a trial-by-trial basis? </div><div>Secondly, does this even make sense to you?</div><div><br></div><div>Cheers,</div><div>Stephen</div></div>