"バイオセンサのパラメータを計算するための方法であって、a上記バイオセンサに関連付けられた時間変動電圧信号を受信する工程と、b上記バイオセンサに関連付けられた時間変動電流信号を受信する工程と、c上記時間変動電圧信号および上記時間変動電流信号を、複素インピーダンス値を表すドメインに変換する工程と、d陽的な間引き処理、および、陰的な間引き処理の少なくとも1つを用いて、上記インピーダンス値に基づくパラメータを計算する工程と、を含んでいることを特徴とする、バイオセンサのパラメータを計算するための方法。上記変換する工程は、上記バイオセンサの駆動信号とほぼ同じ周波数において評価されることを特徴とする、請求項1に記載の方法。有限の時間間隔の効果を低減するための補正は、上記時間変動電圧信号に対して適用されることを特徴とする、請求項2に記載の方法。上記補正は、上記有限の時間間隔において、非整数の正弦波周期を用いたことの影響を低減することを特徴とする、請求項3に記載の方法。上記補正は、サンプリング周波数および上記駆動信号の周波数の非整合性の影響を弱めることを特徴とする、請求項4に記載の方法。上記パラメータの計算は、減衰率を計算することを特徴とする、請求項1に記載の方法。上記パラメータの計算は、振幅を計算することを特徴とする、請求項6に記載の方法。上記減衰率および上記振幅は、互いに関連がないことを特徴とする、請求項7に記載の方法。上記減衰率は、応答曲線に対する直線によるフィッティングに基づいて計算されないことを特徴とする、請求項12に記載の方法。上記パラメータを計算する工程は、振幅および減衰率を含むパラメータの複数のセットを計算する工程を含んでいることを特徴とする、請求項1に記載の方法。バイオセンサのパラメータを計算するための方法であって、a上記バイオセンサに関連付けられた時間変動電圧信号を受信する工程と、b上記バイオセンサに関連付けられた時間変動電流信号を受信する工程と、c上記バイオセンサの上記時間変動電圧信号、および、上記時間変動電流信号の応答から、陽的な間引き処理、および、陰的な間引き処理の少なくとも1つを用いて、振幅および減衰率を含むパラメータのセットを計算する工程と、を備えていることを特徴とする、バイオセンサのパラメータを計算するための方法。上記計算する工程は、上記振幅および減衰率の複数のセットを含んでいることを特徴とする、請求項11に記載の方法。上記計算する工程は、上記バイオセンサにおける特異的結合プロセスと、非特異的結合プロセスとを、区別する工程を含んでいることを特徴とする、請求項12に記載の方法。パラメータ計算装置であって、バイオセンサに関連付けられた時間変動電圧信号を受信する第1の受信部と、上記バイオセンサに関連付けられた時間変動電流信号を受信する第2の受信部と、上記時間変動電圧信号および上記時間変動電流信号を、複素インピーダンス値を表すドメインに変換する変換部と、陽的な間引き処理、および、陰的な間引き処理の少なくとも1つを用いて、上記インピーダンス値に基づくパラメータを算出する計算部と、を備えることを特徴とするパラメータ計算装置。パラメータ計算装置であって、バイオセンサに関連付けられた時間変動電圧信号を受信する第1の受信部と、上記バイオセンサに関連付けられた時間変動電流信号を受信する第2の受信部と、上記バイオセンサの上記時間変動電圧信号および上記時間変動電流信号の応答から、陽的な間引き処理、および、陰的な間引き処理の少なくとも1つを用いて、振幅および減衰率を含むパラメータのセットを計算する計算部と、を備えることを特徴とする、パラメータ計算装置。図1には、バイオセンサシステムから、診断用機械としてインピーダンスバイオセンサシステムを用いた、典型的な医学診断テストにおいて使用される医療診断までの技術が示されている。上記システムは、生体機能化されたインピーダンス電極と、未処理の刺激電圧時間変動電圧信号、すなわちvt、および、応答電流時間変動電流信号、すなわちitの信号取得受信のためのデータ取得システム100インピーダンス電極装置、未処理の信号取得またはセンサの多重化のようなバイオセンサシステムとを含んでいる。時間変動電圧信号vtおよび時間変動電流信号itは、複素数の値を表すドメインへ変換される。これらの値は、変換された時間変動電圧信号および変換された時間変動電流信号と見なせる。次に、インピーダンス計算方法インピーダンス計算アルゴリズム110は、サンプリングされた複素インピーダンス値、すなわちZnを、時間の関数として算出する/計算するために用いられる。次に、インピーダンス値に基づき、陽的な間引き処理、および、陰的な間引き処理の少なくとも1つを用いて、複数のパラメータは計算される。図1を参照すれば、複素インピーダンスの大きさ、すなわち|Zn|は、インピーダンス計算アルゴリズム方法110の出力として示される。好ましくは、パラメータ推定方法インピーダンス信号のモデリング数理モデル化およびパラメータ推定130は、その入力として|Z|n120を用いる。インピーダンス計算アルゴリズム110、ならびに、インピーダンス信号モデリングおよびパラメータ推定130は、デジタル信号処理アルゴリズムと見なせる。実部または虚部、またはZの位相もまた、パラメータ推定方法130の入力であり得る。120における|Z|nの計算に引き続いて、パラメータ推定方法130は、選択された複数のパラメータを抽出する。これらのパラメータは、例えば、振幅Aおよび減衰率sを含んでいてもよい。振幅および減衰率は、以下の関係に基づいてモデリング数理モデル化されてもよい。ここで、s,A,B≧0は、界面化学理論相互作用140例えば表面結合数理モデルに由来する定数であることが好ましい。減衰率sおよび振幅Aは、互いに関連のないものであってもよい。定数Bは、基準インピーダンスを表すことが好ましい。基準インピーダンスは、パラメータ推定方法によって提供されてもよい。パラメータ推定130の結果と共に、界面化学理論140は、生化学的分析150のために用いられてもよい。生化学的分析150は、例えば、濃度、表面被覆率、親和性および解離を含んでもよい。生化学的分析150の結果は、生物学的分析160を実行するために用いられてもよい。生物学的分析160は、病原体らしさ、どれだけ存在するのか、閾値より大きいか、などを決定するために用いられてもよい。生物学的分析160は、診断例えばあなたは疾患Xですなどおよび治療例えば初期、中期または末期状態のための治療などのための医学的分析170に用いられてもよい。図2には、分析物結合期間中における、典型的なノイズを含んだインピーダンス信号200を示されている。図2は、典型的なノイズを含んだインピーダンス信号、および、ノイズを伴わないインピーダンスモデル関数を示す。パラメータ推定130は、入力としてこのような信号を受信し、s、A、およびBここで、s,A,B≧0は定数を抽出する。これらの3つのパラメータから、基本的なモデル関数の推定は、抽出されたパラメータを用いて、数式1から計算されてもよい。これは、|Z|t=B-Ae-stvtここでvtはノイズを表す項であるの形式を取り得る。このようなモデル関数は、図2における滑らかな曲線210によって示される。これらのパラメータを推定する際の主要な困難の1つは、インピーダンス信号200中にかなりの量の付加的なノイズが存在していることである。これらのパラメータの計算する工程は、振幅Aおよび減衰率sを含むパラメータの複数のセットを計算する工程を含んでいる。1秒以下のような比較的短い時間の期間に関して、システムは、バイオセンサのインピーダンスが一定の状態であるとみなしてもよい。この前提に基づけば、図3に示されるような線形時不変システムによって、システムを近似することは妥当である。複素インピーダンスがZと表される一方で、ハット^を伴う変数は、複素数の値である。複数の実施形態において、例えば、システムは、非線形、時間変動、または、非線形かつ時間変動のものであってもよい。図3のシステムは、次の数式からなる複素指数の電圧によって駆動されるとみなしてもよい。ここで、は、vtの複素振幅として知られる複素数であり、ω0は、vtの角周波数であり、ラジアン/秒を単位とする。これは、駆動信号電圧によって駆動され、結果として生じる電流を伴う1ポートの線形時不変システムLとみなしてよい。Lを通過する電流は、さらにまた、次の数式に示されるように、実質的に同じ角周波数を有する複素指数関数である。ここで、は、の複素振幅である。駆動電圧または電流が周波数ω0の複素指数関数である場合、角周波数ω0において定常状態にあるLの複素インピーダンスZは、商である、と定義される。この定義は、通常の実数値の自然な正弦曲線には適用されない。このことは、例えば、vtおよびitが正弦曲線であれば、vt/itの分母は周期的に零になる、という事実から、着目されてもよい。および、と表し、ここで、なので、Zは次式で表される。インピーダンスバイオセンサは、サンプリングされた電圧および電流をセンサから提供する。実数値の正弦波刺激電圧時間変動電圧信号および応答電流時間変動電流信号は、2つの複素指数関数の項の和としてそれぞれ観察され得ることが知られている。したがって、Zを計算するための複素電圧および複素電流を推定するために、システムはそれぞれの離散時間フーリエ変換DTFTを計算する。ここで、それぞれのDTFTは、既知の刺激周波数において評価される。刺激周波数が既知でないならば、それは標準的な方法を用いて推定されてもよい。残念ながら、計算における有限の時間間隔、ならびに、サンプリング周波数および刺激周波数の非整合性は、推定された複素電圧および複素電流の値に、誤差を与え得る。図4Aおよび4Bには、これらの効果の例が示されている。図4Aおよび4Bには、異なる周波数および位相を有しているが、同一の単一の振幅を有する2つの正弦波のDTFTがプロットされている。図4Aは、17Hzの正弦波400および19Hzの正弦波410のプロットを例示する。それぞれは、単一の振幅、および、同じ位相Ψを有する。サンプリング周波数は、Fs=192000サンプル/秒であり、時間間隔は0.125秒である。図4Bは、新しい値に、それぞれシフトされた位相を例示する。図4Bにおいて、それぞれの正弦波は、単一の振幅、ならびに、図4Aのそれと同じサンプリング周波数および時間間隔を有している。1つのケースと、別のほとんど同じケースとにおいて、DTFTのピーク振幅が異なることは観測され得るが、正弦波の実際の振幅は、全ての場合において単一である。補正方法は、時間変動電圧信号、および/または、基本的なピークの真の値を決定するための時間変動電圧信号に対して使用/適用される。時間変動電圧信号は、時間間隔に関連付けられたディリクレのカーネル関数のような値によって重み付けされた負の周波数ピークからの寄与とともに、正の周波数ピークの測定された値から、基本的なピークの真の値を決定する。結果は、複素電圧および複素電流の真の値に対して、0.1未満の範囲内にある、複素電圧および複素電流の推定値を与えることが可能である。の推定値が一度得られれば、Zは上述のように計算される。補正方法は、また、有限の時間間隔において、非整数の正弦波周期を用いたことの影響を低減するために用いられてもよい。補正方法は、また、サンプリング周波数およびバイオセンサの駆動信号の周波数の非整合性の影響を低減するために用いられてもよい。減衰率の推定方法は、任意の好適な方法を用いてもよい。好ましい方法は、複素周波数を抽出するためのKumaresan-TuftsKT法の修正形である。一般的に、KT法は、平均すると零である白色ガウス雑音、すなわちwn、によって誤差を与えられたM個の複素指数関数の和としての等間隔に配置されたサンプルからなり、そして、N個のサンプルの時間間隔を通じて観測される一般的な信号モデルを前提とする。これは、次の数式によって表されてもよい。βk=-ski2πfkは複素数skは負ではないであり、そして、αkは複素振幅である。{βk}は、信号の複素周波数と称されてもよい。これに対して、これらは極と称されてもよい。{sk}は、極の減衰係数として称されてもよく、そして、{fk}は極周波数である。KT法は、複素周波数{βk}を推定するが、複素振幅を推定しない。極ynが推定された後に、複素振幅{αk}は、全最小二乗法などの任意の好適な方法を用いて推定される。その方法は、次のように要約される。1分析されるべきN個の信号のサンプル、すなわち、を取得する。ここで、yは数式5を用いて決定される。2L番目の後退線形予測子を作成する。ここで、M≦L≦N-Mである。a共役データサンプルである、から、N-L×Lのヘンケルのデータ行列Aを形成する。b右辺後退予測ベクトルh=[y0,...,yN-L-1]Hを作成するAは共役転置。c予測方程式を形成する。予測方程式は、Ab=-hであり、b=[b1,...,bL]Tは、後退予測フィルタ係数である。予測子は、本質的には、y1,...,yN-1からy0を計算するL番目のFIRフィルタを提供することが認められるであろう。dAを、その特異値およびベクトル、すなわち、A=UΣVHに分解する。eAb=-hの打ち切り特異値分解の解であるbを計算する。この際、最初のM個を除く全ての特異値最大値から最小値へ並べられているは、零にセットされる。これは、縮小ランク疑似逆行列の解とも称される。f複素多項式を形成する。は、そのL個の複素数の零点のうち、に零点を有している。この多項式は、後退予測誤差フィルタのz変換である。gBzのL個の零点、すなわち、を抽出する。h零点Zlを探索する。Zlは、単位円1≦|Zl|の外部または単位円上に位置する。そのようなM個の零点が存在する。BzのM個の信号零点、すなわち、が存在する。残りのL-M個の零点は、無関係な零点である。無関係な零点は、単位円の内側に位置する。iRe[lnzk]およびIm[lnzk]を計算することによって、対応するzkから、skおよび2πfkのそれぞれを得る。図5および図6を参照すれば、KT法の1つの結果が示されている。その方法は、64サンプリングの、3つの極を備えた、ノイズを含んだ複素指数関数の10個の例を説明する。ノイズレベルは、PSNRが約15dBであるようにセットされた。図5は、ノイズを含んだ複素指数関数の10個の信号の例における実部を表す。同時に示されているのは、ノイズを含まない信号500である。これは、N=64であり、M=3である場合の、数式5によって定義されるynの10個の例をしめす。複素周波数は、β1=-0.05i2π0.37、β2=-10i2π0.14、および、β3=0.15-i2π0.30である。複素振幅は、α1=0.5e12π0.30、α2=0.8e12π0.65、および、α3=1.1e12π0.11である。これに加えて、PSNR≒15である。図6は、図5におけるノイズを含んだ信号の例について、KT法の実行結果として、伝達零点および極を示す。図6は、主に、図5における10個のノイズを含んだ信号の例のそれぞれについて、KTアルゴリズムによって得られたB8zの零点を示す。B8zの零点は、z変換の定義域にプロットされている。これらの結果は、次の内部設定、すなわち、N=64、M=3、およびL=18において生成された。KT法は、著しいノイズの存在下において、比較的正確かつ精度よく、3つの単独の極の位置を推定した。予期されるように、15個の無関係な零点が単位円の内側に位置するのに対して、3つの零点は、単位円の外側に位置する。上述の通り、数式1によって定義されるバイオセンサの信号モデルは、M=2、β1=0、β2=-sである場合の数式5のKT信号モデルと一致する。言い換えれば、数式1は、単位円上の1つの極と、実軸上にあり、1,0のすぐ右側に位置する別の極とによって、2極の信号を定義する。一方、典型的なバイオセンサのインピーダンス信号は、上述のものに対して、同程度、またはかなり小さい減衰率を有し得る。極に関して、このことは、信号極の位置、すなわちsが、一定の指数項Bを表す1,0における極と、ほとんど一致することを意味する。極を分離するための信号を、十分にサブサンプリングすることによって、極は、互いに分離されることが、さらに容易となる。減衰率を推定する前に、8または16のような、好適なサブサンプリング係数を選択することによって、バイオセンサ信号の極は、さらに容易に分離され、それらのパラメータは抽出される。減衰率は、続いて、サブサンプリング係数による方法から算出される値にスケーリングを行うことによって得られる。KT法は、数式5における{βk}算出するのみでありし、複素振幅{αkを算出はしない。振幅を算出するために、パラメータ推定方法は、モデルを、データベクトルに対して、次式のように当てはめてもよい。数式6において、は、KT法によって算出される、推定された極である。係数は、ここで、推定されるべく残った複素振幅{αk}を通して、媒介変数的に定義される、の基底関数となる。システムは、をノイズを含んだ信号ynに近付けるために、{αk}を調整してもよい。近付けるという意味が最少二乗であるならば、システムは、続いて、のような{αk}を探索する。ここで、摂動{en}は、e2を最小にするものである。これは、次式のように、行列の概念を用いて、再定式化されてもよい。ここで、Sの列は基底関数であり、xは未知数{αk}のベクトルであり、bは信号データベクトル{yn}であり、そして、eは摂動である。この形式において、最小二乗法は、数式7が正確な解を与えるような、最小二乗という意味における最小の摂動を決定するものとして提示されてもよい。基底関数は、における推定誤差に起因する誤差を含むので、最小二乗法は、この条件に応じた最良の方法ではない場合がある。すなわち、Sの列は、それらの基礎をなす真値から摂動されている。このことは、より好ましい方法は、次式のような、全最小二乗による再定式化であることを示唆している。ここで、Eは、Sの次元を有する摂動行列である。この形式において、システムは、数式8が解を提供するような、最少のペアE,eを探索してもよい。摂動の大きさは、E,eFによって評価されてもよい。E,eFは、連結された摂動行列のフロベニウスノルムである。最小値について、これは、最小のフロベニウスノルムでもよい。数式1の背景において、α1=B、および、α2=-Sであることに注意されたい。モデルパラメータ、すなわちs,Aの精度は、重要である。図7は、線800によって、利用される基本的なグラウンドトルース信号を表している。ノイズが多い状態における、sおよびAの推定において、信号モデルは、各応答から矛盾なく、かつ正確に推定され、グラウンドトルース曲線との比較が行われ、そして、sおよびAは、正確に定められる。取得されたノイズのないバイオセンサのインピーダンス応答におけるs、Aを模倣するのは、s,AおよびBを利用した数式1のグラフである。ノイズを含んだ曲線810は、グラウンドトルース800にノイズを加えた結果である、全体的な信号が、バイオセンサから取得されたノイズを含んだインピーダンス信号を近似するように、曲線810のスペクトルは形成されている。上述した推定方法は、これに適用され、パラメータ推定値、すなわち、が得られる。これらのパラメータ推定値から、数式1の信号820が再構成された。曲線800と820との間におけるよい一致は、推定の正確さを示す。図8は、繰り返しごとに独立したノイズ関数を用いて、この方法を10回適用することを示す。推定されたモデル曲線と同様に、すべてのノイズを含んだインピーダンス曲線が、示されている。これらの場合のそれぞれにおいて、低い信号対ノイズ比にかかわらず、グラウンドトルースとの一致は良好である。動的な結合率を推定するための1つの方法は、インピーダンス応答の初期的な部分を、直線によってフィッティングすることである。1つの既知の技術は、曲線の初期的な9個の点に対して、重み付けされた直線によるフィッティングを用いることである。基礎的なグラウンドトルースのインピーダンス応答は、ノイズと同様に、以前の精度検査のインピーダンス応答であった。このようなノイズを含んだ応答は、図9Aおよび9Bに示されている。図9Aに示されるように、20回の独立な試行のそれぞれは、線をノイズを含んだデータ900ここでインピーダンス応答が直接的に用いられているに対して、直接的に直線でのフィッティングを行った。直線の傾きに、大きな変化があることは明らかである。図9Bを参照して、次に、記述された改善された方法は、基礎的なモデルを推定するために用いられた。直線は、続いて、好適な直線フィッティング方法を用いて、推定されたモデルにフィッティングされた。20回の試行の結果生じた直線910において、傾きによる推定の変化はかなり減少している。このことは、この方法は比較的安定な結果をもたらすことを示している。非特異的結合の影響を排除する、または、さもなければ減少させることは好ましい。特定のターゲットモジュール特異的結合プロセスを含む溶液中に化合物が存在するとき、非特異的結合は発生する。特定のターゲットモジュールも含んでいる溶液中に存在する合成物は、表面の機能化がターゲットのために設計されたという事実にもかかわらず、センサと結合する。非特異的結合は、特異的結合とは異なる速度で進行する傾向があるが、濃度が十分である場合には、ラングミュアモデルのような類似のモデルに従う傾向もある。したがって、別の単独の極が、非特異的の結合のために、インピーダンス応答曲線の中に存在してもよい。したがって、計算する工程は、バイオセンサにおける特異的結合プロセスと、非特異的結合プロセスとを区別する工程を含んでいてもよい。修正されたKT法は、多重極の信号の極の成分を分離する能力を有している。この利点は、図10数式9によって定義された推定モデルのグラフを示す数式9のグラフ、および、図11それぞれ、数式9の第2項および第3項のグラフであり、推定された第2項特異的結合:遅い減衰率および第3項非特異的結合:速い減衰率のグラフは、それぞれ、アルゴリズムによって得られる数式9のモデルパラメータを用いている。に示されるドメインにも継続され得る。数式9は、非特異的および特異的結合応答s1<s2を表す2つの自明でない極を含む拡張されたモデルを示す。ここで、sk,Ak,B≧0は定数である。数式9は、図10における曲線1000として示される。曲線1000もまた、数式9によって定義された推定モデルに類似している。図12は、PBSTにおける、オリゴヌクレオチドを用いた一連の滴定におけるインピーダンス応答を示す一連のオリゴヌクレオチド滴定における、並べられたインピーダンス応答。用いられた濃度のうち、最高濃度は、5μMであった。一連の滴定における継続的な希釈ごとに、濃度は50低下された。図12において、5つのインピーダンス応答は、比較のため、共通の原点に並べられた。したがって、縦軸の意味は、ターゲット注入の時間からのインピーダンスの振幅の変化である。応答モデルは、開示された推定方法を用いて、各応答について、それぞれ計算された。図13は、最もノイズを多く含んだS=0.002695、および、A=1975.3最低濃度312.5nMの応答を示している。さらに、データにフィットする、推定されたモデル曲線が示されている。一連の滴定評価の結果希釈に伴う一連の実験結果を、図14に示す。図14は、一連の滴定における、それぞれの被分析物濃度に対するsの推定結果を示している。μモルを単位とする濃度に対する、sの推定モデル値がプロットされている。具体的には、低濃度においては、減衰率と実際の濃度との間において、予期される線形的なの振る舞いと近い関係が示されており、これはラングミュアモデルによって予期されるものである直線部は、ラングミュアの式から予期される振る舞いである。高濃度において、減衰率の推定値は線形性を示さなくなる。これらの濃度において、センサ表面上における非理想的な振る舞いが予期される曲線部は、高濃度における非理想的な振る舞いを示す。このように、減衰率は、応答曲線の直線によるフィッティングに基づいて計算されるものではない場合がある。データの間引きは、極をより容易に特定するために有効な場合があるが、残念ながら、これは、有用なデータの量の著しい減少をもたらし、これにより、結果の精度が低下する可能性が生じる。したがって、極を効果的に区別可能でありながら、データの間引きを低減する、または、さもなければ、排除することが望まれる。陽的な間引き処理Dという係数によるとは、信号中のD番ごとのサンプリングされた結果を保持し、残りを削除すなわち捨てるによって、サンプリングされた信号xnを、新たなサンプリングされた信号yn=xDnに変換することを称する。ここで、Dは正の整数である。計算されたパラメータ、すなわちs指数関数の時定数は、直接的に影響を受ける。値sがXnと関連付けられている場合、値Dsは、間引きされた信号ynに関連付けられる。数学的には、信号の極sは、Z平面内の単位円から離れる。モデル信号は、また、単位円上に直流DCの極を含むので、間引きの効果は、直流の極から、sの極をさらによく分離すること直流の極は、間引きによって影響されないであり、したがって、sのより正確な推定を与えることである。しかしながら、間引きは、パラメータ推定値を計算するために用いられるデータ数が少なくなるため、パラメータ推定値のばらつきを増加させるという不利な点を有する。異なる方法は、間引きスペクトルの推定に基づくものであってもよい。これは、効果的なまたは陰的な間引き処理であると考えられる。図15を参照すると、第1ステップ600は、N個のデータ点からM個の指数関数の決定的な信号のN-L1×Lハンケル信号観測行列Sと表されるを作成する。ここで、N-D1/2≦L<N-M1、および、Dは間引き係数である。第2ステップ610は、N-L-D1×Lの等価な行列SDSの最上部のD行が削除されたものおよびSDSの最下部のD行が削除されたものを作成する工程を含んでいる。しかしながら、ノイズの存在下において、それらは、必ずしもSに等価なものとはならない。SDおよびSDは、シフト行列と呼ばれる。第3ステップ620は、特異値分解、すなわちSD=UΣV、を実行することによって、SDの低次元への射影、すなわちSD,e、を計算する工程と、最も大きいM個の特異値を保持することによって、M次への切り捨てる工程とを含んでいる。このプロセスは、信号ノイズの効果を十分に低減させ、したがって、極を推定における精度を向上させる、SDの改良版を与える。第4ステップ630は、行列X=SDpinvSD,eを計算する工程を含んでいる。Xの固有値は、間引きされた信号の極の推定値を与え、続いて、減衰係数および周波数に対する推定値を与える。第5ステップ640は、位相および振幅を計算する工程を含んでいる。これは、最小二乗または全最小二乗の解を発見することによって実行されてもよいし、他の好適な方法によって実行されてもよい。上述の展開は、ノイズがない場合に対するものである。その場合、小さな特異値または固有値は零である。ノイズの付加に伴い、こうした値は、一般的に小さい。言い換えれば、こうした陰的な間引き処理を用いることによって、シフト不変行列の数学的に正確な固有値によって、極が分離されることによる間引きは、いかなるデータを削除することなく実現される。このことから、良好でないデータ間引きを伴わない、良好なデータ間引きを行うことが可能である。上記方法は、パラメータ計算装置において実行されてもよい。本発明の一実施形態において、パラメータ計算装置は、バイオセンサに関連付けられた時間変動電圧信号を受信する第1の受信部を備えてもよい。パラメータ計算装置は、また、バイオセンサに関連付けられた時間変動電流信号を受信する第2の受信部を備えてもよい。パラメータ計算装置は、また、時間変動電圧信号および時間変動電流信号を、複素インピーダンス値を表すドメインに変換する変換部を備えてもよい。パラメータ計算装置は、また、陽的な間引き処理、および、陰的な間引き処理の少なくとも1つを用いて、インピーダンス値に基づくパラメータを計算する計算部を備えてもよい。本発明の別の実施形態において、パラメータ計算装置は、バイオセンサに関連付けられた時間変動電圧信号を受信する第1の受信部を備えてもよい。パラメータ計算装置は、また、バイオセンサに関連付けられた時間変動電流信号を受信する第2の受信部を備えてもよい。パラメータ計算装置は、また、バイオセンサの時間変動電圧信号および時間変動電流信号の応答から、陽的な間引き処理、および、陰的な間引き処理の少なくとも1つを用いて、振幅および減衰率を含むパラメータのセットを計算する計算部を備えてもよい。本発明の複数の実施形態は、計算が陽的な間引き処理に基づく方法を開示している。本発明の複数の実施形態は、計算が陰的な間引き処理に基づく方法を開示している。上述の明細書において用いられている用語および表現は、説明のために用いられるものであって、限定のために用いられるものではなく、図示および記載された特徴と同等のもの、またはその一部を除外する意図はない。本発明の範囲は、次に記載する特許請求の範囲によってのみ、定義および限定される。"