Вот только если доп. коррекции на рипе нет, значит перед вычислением компенсации результаты измерений надо перекидывать на новую сетку. Ведь там где было 100% в данном случае становится 90%. И для вывода шкал для компенсации нужен доп. шаг. И для вычислений тоже...
Любая компенсация предполагает дополнительный вывод тестовых патчей. И вывод финишного. Вопрос в том, как деформировать координату стимулов так, чтобы она включала в себя предыдущие шаги коррекции. А ведь коррекция для конкретного шага в системе, где нет доп. шагов коррекции, выглядит именно как деформация оси стимулов. А там начинаются (или не начинаются - в зависимости от реализации РИПа) пляски вокруг дискретизации по оси стимулов.
ЗЫ. Кривая компенсации не обладает однозначной аналитической характеристикой. Это скорее табличные данные, причём такие, которые вредно интерполировать сплайн-методами.
ЗЗЫ. Я отказался от принципа отбрасывания явно ошибочных данных. Я использовал принцип "веса" данных. Чем они дальше от среднего, тем меньше их вес и влияние на среднее по указанному стимулу. Зависимость "веса" от расстояния от среднего я принимал по нормальному распределению. Конечно, пришлось подбирать множители по осям функции распределения, но это работа... Вспоминается, что я даже перешёл на степенные функции, чтобы изменять диаметр захвата, внутри которого значения имеют действительно осмысленный вес.