[FieldTrip] cfg.offset cutting randomly trial length

Tue Apr 18 15:59:02 CEST 2023

Dear Nir,

Thank you very much for this clarification! It does the job indeed. Hopefully the instructions of this option gets edited in future for more clarity.

Best,

Zlati

PhD Researcher
School of Psychology
University of Birmingham

Please note that I am currently working more flexibly, which may result in sending and responding to emails out of hours, but there is no expectation on you to do the same.
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From: Nir Ofir <nirofir2 at gmail.com>
Sent: Tuesday, April 18, 2023 2:23 PM
To: FieldTrip discussion list <fieldtrip at science.ru.nl>
Cc: Zlatomira Ilchovska (PhD Psychology Lab FT) <ZXI820 at student.bham.ac.uk>
Subject: Re: [FieldTrip] cfg.offset cutting randomly trial length

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Dear Zlatomira,

Assuming that the response comes after t=0, and that the RTs are calculated with respect to t=0, you want to use the negative of the RT in cfg.offset. In your code now, taking the first trial for example, t=0 in data_RT_corr_offset corresponds to t=-1.249 in data_RT_corr, which is the opposite of what you want.
Changing cfg.offset = rts_code into cfg.offset = -rts_code should do the trick.

On Tue, Apr 18, 2023 at 3:43 PM Zlatomira Ilchovska via fieldtrip <fieldtrip at science.ru.nl<mailto:fieldtrip at science.ru.nl>> wrote:
Good afternoon,

I'm using cfg.offset as an option in ft_redefinetrial, for the purpose of offsetting my t=0 to the response time for each trial. My problem is that after doing this successfully, some of my trials are cut at the ends "randomly" (e.g., instead of being -0.15sec. +1.55sec. around the new zero point, some are quite randomly cut to, for instance, -0.01sec. +1.0sec. around the new zero time). I am sure that my original trial length before offsetting is long enough to allow for a -0.15sec. +1.55sec. around the new "offset" zero point. So it's not a matter of that. I can't seem to figure out where the problem is though. Here is the code I use:

r500=[1.249;0.99;0.012;1.003;0.868;0.904;0.761;0.75;0.59;1.034;1.137;1.077;0.46;1.833;0.029;1.167;0.907;1.154;0.926;1.386;0.864;0.898;0.864;0.205;1.203;0.943;0.75;1.035;0.953;0.803;0.849;1.126;0.953;1.169;0.86;0.921;1.079;1.003;0.735;0.798;1.101;0.893;0.857;0.906;0.737;0.876;0.993;0.984;0.968;1.04;0.948;0.925;0.866;1.126;1.278;0.933;0.988;0.814;0.841;0.744;1.289;1.29;1.016;1.333;1.08;0.723;1.207;0.83;0.981;0.949;0.839;1.017;1.061;0.681;0.763;1.012;1.327;1.051;1.137;0.888;1.165;1.077;1.248;0.987;0.841;1.016;1.208;0.914;1.286;1.068;1.451;1.337;0.909;1.536;1.495;1.496;1.033;1.082;1.139;0.895;0.892;1.038;0.739;1.726;1.353;1.259;0.922;1.155;0.926;0.956;1.167;1.233;0.824;0.849;1.048;1.28;1.006;0.929;0.801;0.831;1.1;0.894;1.499;0.903;1.154;1.212;0.839;1.209;1.069;1.124;0.936;0.824;0.923;1.15;1.302;0.907;1.422;1.251;0.791;1.13;1.052;0.893;0.885;0.822;1.328;1.138;1.086;1.573;1.084;0.888;1.295;0.987;0.876;1.441;0.971;1.045;1.524;1.121;1.081;1.133;0.984;0.757;1.307;1.183;1.528;0.942;1.06;1.167;0.887;1.068;1.041;0.842;1.202;1.536;1.156;1.233;1.36;0.944;1.34;0.844;1.013;1.034;0.686;0.897;1.28;1.122;1.105;1.206;1.085;1.037;1.169;0.919;0.844;0.869;1.177;0.836;0.737;0.897;0.692;1.509;1.341;1.387;0.74;1.44;1.149;1.067;0.979;0.951;1.068;1.78;1.033;1.281;1.273;1.63;1.007;1.151;0.819;1.718;1.178;1.116;0.941;1.403;1.142;1.406;0.941;0.866;0.844;1.087;0.951;0.945;1.244;1.04;0.856;1.055;0.945;0.821;1.057] %the RTs for one example participant

p500=[1;0;1;1;0;1;1;1;1;1;1;0;1;1;1;1;0;0;1;1;1;1;1;1;0;1;1;1;1;1;1;0;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;0;1;1;1;1;1;0;1;1;1;1;1;0;1;1;0;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;0;0;1;0;0;1;0;0;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;0;1;1;1;1;1;1;1;1;1;0;1;1;0;1;1;0;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;0;1;1;1;0;1;1;1;1;0;1;1;1;1;1;0;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;0;1;1;1;1;1;1;1;1;0;1;1;1;1;1;1;1;1;1;0;1;0;1;1;1;1;1;1;0;0;1;1;1;0;1;1;1;1;0;1;1;1;1;1;1;1;0;1;1;1;0;1;1;1;1;1;1;1;0;0;1;1;1;1;1;1;0;0;1;0;1;1;0;1;1;1;1;1;1;1;1;1;0;0;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;0;1;0;1;1;1;1;0;1;1;1;1;0;1;1;1] %the correct trials for one example participant

cfg=[];
cfg.trials=p500
data_RT_corr = ft_redefinetrial(cfg, data_RT) %here I just select the trials that are correct and hence have a response time

rts_code = round(r500*500) %here I transform my RTs from seconds to samples (my sampling rate is 500 Hz)
cfg.offset = rts_code
data_RT_corr_offset = ft_redefinetrial(cfg, data_RT_corr); %here is where I offset to the new t=0 for each trial

% Now make the epochs until +1.55 sec after the new t=0:
cfg = [];
cfg.toilim = [-0.150 1.550]
data_RT_corr_offset = ft_redefinetrial(cfg, data_RT_corr_offset); %adjust the epoch length

Any suggestions would be very much appreciated. Thank you!

Best,

Zlati

PhD Researcher
School of Psychology
University of Birmingham

Please note that I am currently working more flexibly, which may result in sending and responding to emails out of hours, but there is no expectation on you to do the same.
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https://urldefense.com/v3/__https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1002202__;!!HJOPV4FYYWzcc1jazlU!4480cx1LzwzsXmG5sF0IUsm_9lhmU3BeZ6X5biyPQK7MTTJyANFzykzkSKtNbphe8NJGHpiz7RNnvw_N48PQI1TCHbeg$ 
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