<div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif">Dear FieldTrip Experts,</div><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif">I would like to perform source reconstruction of resting-state MEG data (splitted in multiple epochs or trials) using the LCMV beamformer approach.</div><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif">I am not sure about how I should compute the covariance matrix. </div><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif">All FildTrip tutorials refer to the function ft_timelockanalysis, which in my case will compute the average time series across trials and then the covariance matrix from the averaged time series. </div><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif">This does not sound correct to me: should I rather concatenate all my trials, and let ft_timelockanalysis compute the covariance matrix on the concatenated data? </div><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif">Or, how could I 'trick' the data.trialinfo variable so that ft_timelockanalysis correctly interpret my data as resting-state?</div><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif">Thank you very much for your help!</div><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif">Alessandra</div><div><br></div></div>