Nueva versión 2.0 del software de análisis nCode GlyphXE
HBM anuncia la disponibilidad de la nueva versión 2.0 de su software nCode GlyphXE, una magnífica solución en tareas de análisis y evaluación de grandes cantidades de datos. El nCode GlyphXE 2.0 ofrece grandes mejoras a los usuarios en cuanto a la representación sencilla y rápida de los datos y, mediante un módulo de software completamente nuevo, dota de la posibilidad de corregir automáticamente las eventuales anomalías en los datos de medida. Gracias a su intuitiva interfaz gráfica, el manejo de nCode GlyphXE resulta muy sencillo. Con la nueva posibilidad de visualizar los datos medidos directamente desde el explorador, el procesamiento de abundantes archivos de datos se realiza de forma mucho más confortable. Esta nueva función presenta una gran ventaja, especialmente cuando sólo se puede echar un vistazo a los datos medidos para encontrar el set de datos conveniente. Además, ahora también es posible la visualización superpuesta de distintos datos medidos como, por ejemplo, de varios datos de un mismo ensayo, para compararlos gráficamente.
El nuevo módulo para la corrección de anomalías permite al usuario corregir automáticamente aquellos efectos negativos en las señales de medición que podrían impedir un análisis posterior. En los estudios de larga duración sólo suelen interesar aquellos resultados que aparezcan raras veces. Los estados de reposo entre dichos resultados aumentan el volumen de datos y, sin embargo, únicamente contienen cuotas estadísticas de la señal, las también llamadas “flat-lines“. Por otro lado, los resultados de medición también podrían presentar deriva bajo los efectos de oscilaciones de temperatura durante estudios largos. Si un valor conocido presenta deriva, un retroceso automático al punto inicial facilita el estudio del valor que se busca. Otra anomalía resulta de las interferencias electromagnéticas que aparecen como picos de perturbación en los datos medidos. El nuevo módulo complementario de la versión 2.0 corrige automáticamente todas estas anomalías, esto es, las “flan-lines”, la deriva y los picos, ofreciendo así una visión clara de los datos relevantes.
