<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=koi8-r">
<style type="text/css" style="display:none;"> P {margin-top:0;margin-bottom:0;} </style>
</head>
<body dir="ltr"><p><span style="padding: 3px 10px; border-radius: 5px; color: #ffffff; font-weight: bold; display: inline-block; background-color: #ff0000;">&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;External Email - Use Caution&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</span></p><p></p>
<div style="font-family: Calibri, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt; color: rgb(0, 0, 0);">
n_times is 348000 and total projection items are 10.</div>
<div style="font-family: Calibri, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt; color: rgb(0, 0, 0);">
<br>
</div>
<div style="font-family: Calibri, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt; color: rgb(0, 0, 0);">
Probably there's a very simple solution, but I'm quite new for all this. <br>
</div>
<div style="font-family: Calibri, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt; color: rgb(0, 0, 0);">
<br>
</div>
<div style="font-family: Calibri, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt; color: rgb(0, 0, 0);">
&nbsp;<br>
</div>
<div id="appendonsend"></div>
<hr style="display:inline-block;width:98%" tabindex="-1">
<div id="divRplyFwdMsg" dir="ltr"><font face="Calibri, sans-serif" style="font-size:11pt" color="#000000"><b>От:</b> mne_analysis-bounces@nmr.mgh.harvard.edu &lt;mne_analysis-bounces@nmr.mgh.harvard.edu&gt; от имени Alexandre Gramfort &lt;alexandre.gramfort@inria.fr&gt;<br>
<b>Отправлено:</b> 7 февраля 2019 г. 17:04<br>
<b>Кому:</b> Discussion and support forum for the users of MNE Software<br>
<b>Тема:</b> Re: [Mne_analysis] Linear classifier on sensor data with plot patterns and filters</font>
<div>&nbsp;</div>
</div>
<div class="BodyFragment"><font size="2"><span style="font-size:11pt;">
<div class="PlainText">&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; External Email - Use Caution&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; <br>
<br>
what is n_times for you?<br>
basically how many samples and features do you have?<br>
<br>
A<br>
<br>
On Thu, Feb 7, 2019 at 10:25 AM Пилюгина Нина &lt;aphina_n@outlook.com&gt; wrote:<br>
&gt;<br>
&gt;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; External Email - Use Caution<br>
&gt;<br>
&gt; I did reshape because it's in example, if it's too heavy I should refuse this conversion?<br>
&gt; ________________________________<br>
&gt; От: mne_analysis-bounces@nmr.mgh.harvard.edu &lt;mne_analysis-bounces@nmr.mgh.harvard.edu&gt; от имени JR KING &lt;jeanremi.king@gmail.com&gt;<br>
&gt; Отправлено: 7 февраля 2019 г. 16:03<br>
&gt; Кому: Discussion and support forum for the users of MNE Software<br>
&gt; Тема: Re: [Mne_analysis] Linear classifier on sensor data with plot patterns and filters<br>
&gt;<br>
&gt;<br>
&gt;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; External Email - Use Caution<br>
&gt;<br>
&gt; I think it s because you reshape your meg data (n_trials, n_sensors, n_times) into a matrix (n_trials, n_sensors * n_times)<br>
&gt;<br>
&gt; meg_data = meg_epochs.get_data().reshape(len(labels), -1)<br>
&gt;<br>
&gt; The covariance of this matrix will be pretty heavy.<br>
&gt;<br>
&gt; JR<br>
&gt;<br>
&gt;<br>
&gt; On Thu, 7 Feb 2019 at 09:57, Alexandre Gramfort &lt;alexandre.gramfort@inria.fr&gt; wrote:<br>
&gt;<br>
&gt;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; External Email - Use Caution<br>
&gt;<br>
&gt; I cannot guess.<br>
&gt;<br>
&gt; I need to know the size of the new data.<br>
&gt;<br>
&gt; Alex<br>
&gt;<br>
&gt; _______________________________________________<br>
&gt; Mne_analysis mailing list<br>
&gt; Mne_analysis@nmr.mgh.harvard.edu<br>
&gt; <a href="https://mail.nmr.mgh.harvard.edu/mailman/listinfo/mne_analysis">https://mail.nmr.mgh.harvard.edu/mailman/listinfo/mne_analysis</a><br>
&gt;<br>
&gt; _______________________________________________<br>
&gt; Mne_analysis mailing list<br>
&gt; Mne_analysis@nmr.mgh.harvard.edu<br>
&gt; <a href="https://mail.nmr.mgh.harvard.edu/mailman/listinfo/mne_analysis">https://mail.nmr.mgh.harvard.edu/mailman/listinfo/mne_analysis</a><br>
<br>
_______________________________________________<br>
Mne_analysis mailing list<br>
Mne_analysis@nmr.mgh.harvard.edu<br>
<a href="https://mail.nmr.mgh.harvard.edu/mailman/listinfo/mne_analysis">https://mail.nmr.mgh.harvard.edu/mailman/listinfo/mne_analysis</a></div>
</span></font></div>
</body>
</html>