<div dir="ltr">Hello Fieldtrip community, <br><div><br></div><div>I am a student researcher at the University of Ottawa in the Mind, Brain Imaging, and Neuroethics unit. I have been trying to do source-space analysis on the Human Connectome Project MEG dataset and I had some questions about getting virtual channels using the eLORETA method. I have been following the tutorial here (<a href="http://www.fieldtriptoolbox.org/tutorial/virtual_sensors/">http://www.fieldtriptoolbox.org/tutorial/virtual_sensors/</a>) which describes this process for LCMV beamformers. </div><div><br></div><div>However, when looking at the code of <font face="monospace">ft_eloreta</font> and doing some tests of my own, I found that the spatial filter that I get from the eLORETA method doesn't depend on the data - that is, if I take two subjects with the same channels, leadfield and headmodel (but different data), the spatial filter I get from source analysis is the same for each subject. This doesn't happen if I use other source analysis methods, such as minimum norm estimation. </div><div><br></div><div>My two questions are: </div><div>1) Should the filter really be independent of the data like this? Is this just a difference between the two methods (eLORETA and MNE)? </div><div>2) If the independence of the filter is due to a difference between the methods, is eLORETA suitable for the extraction of virtual channels in the same way as described in the tutorial linked above? </div><div><br></div><div>Any help would be very much appreciated. </div><div><br></div><div>Best and thanks very much in advance, </div><div>Soren</div></div>