Funktionsidentifikation

Faltung?

Die Sieh-Nuss ist die Nuss mit dem geringsten Oberwellenanteil.

Dein Problem wird die Quantisierung sein, um "übliches" Rauschen von 
übermäßigen hohen Frequenzanteilen zu trennen. Wird noch 
problematischer, wenn der Frequenzbereich unbekannt ist.

ChrissD schrieb:
> bin ich leider aufgrund der geringen Samplerate (ca. 8-Stützpunkte pro
> Funktion) zu keinem brauchbaren Ergebnis gekommen.

Was spricht denn gegen eine simple Faltung mit einem Sinus über die 8 
Samples? Wenn die Amplitude bekannt ist, sollte das schon reichen. 
Ansonsten die dritte Oberwelle mit rein.

ChrissD schrieb:
> ob es sich bei dem
> Zeitverlauf einer gemessenen Funktion um eine Sinus-, eine Rechteck-
> oder eine Sägezahnfunktion handelt.

Andere Verläufe oder Mischformen können nicht vorkommen?
Frequenz ist bekannt und konstant?

M. W. schrieb:
> Warum gerade die Dritte?

Weil die im Rechteck und im Dreieck enthalten ist und zwar in einer 
definierten Relation zur Grundwelle. Ich habe es aber mal ausprobiert - 
es reicht die vorgeschlagene Faltung mit 8 sampes über einen Sinus, 
allerdings komplex. Dann erzielt man bei einem Sinus einen Wert von 1, 
bei einem Dreieck etwa 0,6 und dem Rechteck 1,6 - jeweils im Bezug zur 
Vollaussteuerung. Kleine Abweichungen gibt es je nach Phasenlage und 
Rauschen, aber so sollte es direkt gehen.

Koeffizienten für ein FIR-Filter wären konkret
+2, +5, +5, +2, -2, -5, -5, -2  und Teilung durch 28

In einem FPGA oder für Integerrechnung wäre es z.B. so

-2, +2, +5, +5, +2, -2, -5, -5, -2, +2  und Teilung durch 32