Extrapolación de datos de los sensores interpolados para aumentar el rendimiento de la muestra.

Un sistema para el análisis de muestras, que comprende:

un sensor (140) configurado para generar señales de datos en respuesta a ser expuesto a un analito dentro de una muestra;

y un procesador (104) configurado para:

registrar puntos de datos asociados con las señales de datos, seleccionar una serie de puntos de datos correspondiente a una porción de un intervalo de tiempo de región cinética de los puntos de datos registrados, determinar una ecuación de ajuste de curva que se ajuste a la serie de puntos de datos como una escala logarítmica del tiempo, en el que la ecuación de ajuste de curva es de la forma s(t) ≥ a *(log(t))^2 + b*log(t) + c, en la que t representa el tiempo y a, b y c son parámetros de ajuste para un polinomio de segundo orden, el punto crítico es un punto de extremo, y el valor predeterminado (V) proporciona una relación entre los parámetros de ajuste b y a de la forma b ≥ -2aV; los parámetros de ajuste a, b y c, siendo determinados basándose en la respuesta inicial del sensor; y determinar y mejorar la utilidad de la ecuación de ajuste de curva correspondiente al analito mediante la eliminación de puntos de datos numéricamente distantes, constituyendo de este modo un conjunto analizado de puntos de datos, y determinar otra ecuación de ajuste de curva que se ajusta a la serie analizada de puntos de datos como una escala logarítmica de tiempo, con dicha determinación que mejora la utilidad de la ecuación de ajuste de curva, que comprende:

a) determinar un candidato atípico con un mayor valor residual;

b) comparar un valor residual del candidato atípico con el mayor valor residual con un límite residual predeterminado;

c) clasificar el candidato atípico con el mayor valor residual como un valor atípico si el valor residual del candidato atípico con mayor valor residual es mayor que el límite residual predeterminado;

d) obtener una medida del efecto del valor atípico en los parámetros de la ecuación de ajuste de curva;

e) comparar la medida del efecto del valor atípico a un límite de medida predeterminado;

f) incrementar un recuento de valores atípicos, si la medida del efecto del valor atípico es mayor que el límite de medida predeterminado;

g) comparar el recuento de valores atípicos con un límite de número de valores atípicos predeterminado; si la medida del efecto del valor atípico es mayor que el límite de medida predeterminado; y

h) eliminar el valor atípico de los puntos de datos, si la medida del efecto del valor atípico es mayor que el límite de medida predeterminado, lo cual da como resultado el conjunto analizado de puntos de datos; y opcionalmente, en el que el procesador (104) está configurado además para:

formar un conjunto de iteración de puntos de datos mediante la eliminación del valor atípico de los puntos de datos, si la medida del efecto del valor atípico es como máximo igual al límite de medida predeterminado; determinar una ecuación de ajuste de curva que se ajuste a una serie de datos del conjunto analizado de puntos de datos como una función del tiempo; y determinar una ecuación de ajuste de curva que se ajuste a una serie de datos del conjunto de iteración de puntos de datos como una función del tiempo; y

i) repetir los pasos a) a h) para el conjunto de iteración de puntos de datos, aumentando de este modo dicho rendimiento de la muestra.