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Forum: Digitale Signalverarbeitung / DSP Modell -> weg von double zu float/int


Autor: Vincent H. (vinci)
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Grüß euch

Ich benötige Hilfe bei der Umstellung eines Modells von double hin zu 
float oder noch besser einem fixed-point Typen. Den Code des Modells hab 
ich als "cauer.hpp" angehängt. Es handelt sich dabei um das thermische 
Modell eines FETs.

Die Eingangsparameter werden in jeweils in "Milli" übergeben und 
betragen
0-16000mV sowie
0-2000mA

Aktuell funktioniert das Modell zwar einwandfrei, nur leider dauert die 
Berechnung auf einem Cortex-M4 ohne double Unterstützung in Hardware 
recht lahme 2030 Zyklen. Eine Umstellung zu float führte leider dazu, 
dass das Modell auf Grund von Rundungsfehlern recht flott davon läuft. 
Eine Umstellung zu int64 machte das System überhaupt instabil und es 
fängt an zu schwingen...


Anbei auch noch der Test-Code mit dem ich das Modell aktuell befeuere:
template<typename T>
struct Data {
  std::array<std::vector<T>, 5> x;
  std::array<std::vector<T>, 5> y;
};

void cauer_test() {
  using namespace std;

  random_device rd;
  mt19937 gen(rd());

  // Current min/max
  uniform_int_distribution<> dis(0, 1000);

  CauerDouble cauer_double;
  Data<double> data_double{};

  int32_t n{5000};
  int32_t bus_mV{16000};
  int32_t i_mA{};

  for (auto i{0u}; i < n; ++i) {
    i_mA = dis(gen);
    cauer_double(bus_mV, i_mA);

    for (auto j{0u}; j < data_double.x.size(); ++j)
      data_double.x[j].push_back(cauer_double.x[j]);
    for (auto j{0u}; j < data_double.y.size(); ++j)
      data_double.y[j].push_back(cauer_double.y[j]);
  }
}

Autor: M.K. B. (mkbit)
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Ich würde vorschlagen, dass du dir einen eigenen Datentyp für deine 
Werte anlegst. Also eine Klasse, die alle Operationen, die du brauchst 
unterstützt. Mit Operatorüberladung siehst du in den Formeln auch keinen 
Unterschied.

Die erste Implementierung ist nur ein Wrapper um ein double. Verwendet 
du diese statt double in deinem Code, dann sollte es sich so verhalten, 
wie double direkt (inlining vorausgesetzt).

Dann kannst du das umbauen und intern mit fixpoint rechnen. Da kannst du 
dann ausprobieren, welche Genauigkeit du brauchst.

Autor: Torsten C. (torsten_c) Benutzerseite
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Vincent H. schrieb:
> Eine Umstellung zu int64 machte das System überhaupt instabil und es
> fängt an zu schwingen...

Wie oben gesagt und beu der Genauigkeit mit uint64 musst Du den ganzen 
Wertebereich ausschöpfen, z.B.

0 .. 16000mV = 0 .. 16000000000000000000

Autor: Karl (Gast)
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Ich stell Mal blöde Fragen:
Wie kommst du denn auf die Koeffizienten?

Ist es denkbar dass Modell durch eine andere Darstellung weniger 
anfällig auf Rundungsfehler zu machen? Es hat schon seinen Grund warum 
oft biquads für digitale Filter verwendet werden.

Alternativ als FIR?

Hast du das Modell nach Umstellung auf float formal auf Stabilität 
geprüft?
Hast du das Modell nach Quantisierung formal auf Stabilität geprüft?

Dass es mit float anders rechnet ist soweit nicht verwunderlich. Wenn 
die Genauigkeit nicht reicht, kannst du versuchen den Rundungsfehler 
durch bessere Wahl der Koeffizienten zu kompensieren. Ebenso kann es 
zielführend sein nur die kritischen Berechnungen mit höherer Genauigkeit 
ausführen. An sich wundert es mich aber schon, das ein float nicht 
reichen soll.

Autor: Torsten C. (torsten_c) Benutzerseite
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> IEEE 754 float  precision: 23 bits stored
> IEEE 754 double precision: 52 bits stored

Beides ist dem TO zu langsam.

Ich bilde mir ein, dass 64 Bits Integer schneller und genauer sind, bei 
richtiger Skalierung (Beispiel oben).

: Bearbeitet durch User
Autor: Jan (Gast)
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Torsten C. schrieb:
> IEEE 754 float  precision: 23 bits stored
> IEEE 754 double precision: 52 bits stored
>
> Beides ist dem TO zu langsam.
>
Nö, das Kodell mit floats scheint laut TO durch Rundungsfehler zu 
divergieren.
> Ich bilde mir ein, dass 64 Bits Integer schneller und genauer sind, bei
> richtiger Skalierung (Beispiel oben).

Kommt auf den Algorithmus und die Hardware (fpu?) an. Kann zb ein auf 
floating point basierender Algorithmus 1 zu 1 auf fixed point umgestellt 
werden?

Autor: Karl (Gast)
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Torsten C. schrieb:
>> IEEE 754 float  precision: 23 bits stored
>> IEEE 754 double precision: 52 bits stored
>
> Beides ist dem TO zu langsam.
>
> Ich bilde mir ein, dass 64 Bits Integer schneller und genauer sind, bei
> richtiger Skalierung (Beispiel oben).

Steht das da? Sehe ich nicht, oder besser: interpretiere ich anders. 
Double als Software Emulation ist zu langsam. Float in Hardware ist 
schnell genug aber nicht genau genug.

Int64 ist auf einem Cortex M4 mit FPU langsamer als float. Wenn man die 
CPU in Integer richtig nutzen will braucht es schon was in der Form 
32*32+64=64. Mit etwas Glück erkennt es der Compiler. Sonst gibt es 
intrinsics oder Assembler. Int 64 ist aber keinesfalls die pauschale 
Antwort auf Performance oder Genauigkeitsprobleme.

Das da ...
Torsten C. schrieb:
> 0 .. 16000mV = 0 .. 16000000000000000000

... ist obendrein eine ziemlich ungeschickt gewählte Skalierung, weil 
die Multiplikation 64 Bit Mal x Bit nicht so einfach vom Compiler 
erledigt wird.

Hab ich dich falsch verstanden?

Autor: Torsten C. (torsten_c) Benutzerseite
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Karl schrieb:
> Hab ich dich falsch verstanden?

Nein, hast Du nicht. Das Skalierungs-Beispiel lässt sich sicher 
optimieren und die FPU hatte ich nicht auf dem Schirm:
> FPU is an optional feature on the Cortex-M4 processor. Some
> microcontrollers with Cortex-M4 processor do not have an FPU.
https://community.arm.com/processors/b/blog/posts/10-useful-tips-to-using-the-floating-point-unit-on-the-arm-cortex--m4-processor

Autor: Vincent H. (vinci)
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Karl schrieb:
> Ich stell Mal blöde Fragen:
> Wie kommst du denn auf die Koeffizienten?

Mehr oder weniger direkt vom Hersteller des FETs. Nur halt digitalisiert 
usw.


Karl schrieb:
> Hast du das Modell nach Umstellung auf float formal auf Stabilität
> geprüft?
> Hast du das Modell nach Quantisierung formal auf Stabilität geprüft?

Nein. Ich wüsste ehrlich gesagt auch grad nicht wie. Ich schreib zwar 
recht viele Algorithmen und auch Filtersachen, mit numerischer 
Stabilität hatte ich bis dahin aber noch nie zu kämpfen.


Karl schrieb:
> Ist es denkbar dass Modell durch eine andere Darstellung weniger
> anfällig auf Rundungsfehler zu machen? Es hat schon seinen Grund warum
> oft biquads für digitale Filter verwendet werden.

Das war ein ausgezeichneter Vorschlag. Ich hab auf die schnelle mal ein 
IIR in Direct Form II ausprobiert dass lediglich in single precision 
rechnet und der Fehler ist weg.

Autor: Dergute W. (derguteweka)
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Moin,

Hm, warum werden wohl ueblicherweise IIR-Filter hoeherer Ordnung 
runtergebrochen auf Kettenschaltungen von IIR-Teilfiltern hoechstens 2. 
Ordnung...? Hmmmmm....

Gruss
WK

Autor: Karl (Gast)
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Vincent H. schrieb:
> Nein. Ich wüsste ehrlich gesagt auch grad nicht wie. Ich schreib zwar
> recht viele Algorithmen und auch Filtersachen, mit numerischer
> Stabilität hatte ich bis dahin aber noch nie zu kämpfen.

Schon länger her, aber die Pole der z Transformation sollten im 
Einheitskreis liegen, oder?

Vincent H. schrieb:
> Das war ein ausgezeichneter Vorschlag. Ich hab auf die schnelle mal ein
> IIR in Direct Form II ausprobiert dass lediglich in single precision
> rechnet und der Fehler ist weg.

Danke für die Rückmeldung. Freut mich, dass ich auch Mal helfen könnte 
:)

Autor: Vincent H. (vinci)
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Zu früh gefreut... Sowohl ein 2-stufiger IIR mit float als auch einer 
mit internem 64bit Accu haben Probleme kleine Werte über längere 
Zeiträume aufzusummieren. Die float Variante plagt sich weiters mit 
Quantisierungsfehlern die zu leichtem Schwingen führen.

Kann ich dieses Probleme irgendwie umgehn? Rechenleistung hät ich nun 
noch übrig. Die float Variante braucht nur noch 1/10 der Zyklen im 
Vergleich zu vorher.

Versuche teile des Filters auf double umzustellen waren leider nicht 
sehr erfolgreich.

: Bearbeitet durch User
Autor: Karl (Gast)
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Mir ist nicht ganz klar, was man auf den Bildern sieht. Magst du das 
erklären? Am besten mit dem relevanten Stück Quellcode dazu.

Als Schwingen im klassischen Sinn würde ich das auf Bild 2 übrigens 
nicht bezeichnen.

Generell: wenn Double nicht reicht machst du meistens irgendetwas 
falsch.

Autor: Vincent H. (vinci)
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Errr... Ich meinte natürlich Teile des Filters auf float(!) umzustellen.

Bild 1:
direct-form 1 IIR mit internen 64bit Accu fixed-point

Bild 2:
direct-form2 transposed IIR in single precision

Bild 3:
direct-form2 transposed IIR in double precision

Schwingen im klassischen Sinne ist sicher nicht. Aber offensichtlich 
führen numerische Probleme zu irgendwelchen Quantisierungseffekten. Vor 
allem im Vergleich mit dem 1.Bild wird das deutlich.

Der Code ist vorerst 1:1 aus der CMSIS DSP Bibliothek.

Was man auf den Bildern recht deutlich siehst ist, dass sich alle 
Modelle gleich verhalten solang der interne Zustand des Systems noch 
großen Änderungen unterliegt. Umso kleiner jene Zustandsänderungen 
jedoch werden, umso mehr scheinen Änderungen geschluckt zu werden bis an 
einen Punkt wo sie irgendwo in den Berechnungen untergehn und sich der 
Ausgangszustand des Systems gar nich mehr ändert.

Autor: Dergute W. (derguteweka)
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Moin,

Ich werd' aus den Bildern und den Erklaerungen bisher auch nicht so 
recht schlau.
Sollen das Impulsantworten sein, oder Sprungantworten oder was ganz 
anderes?
Die Achsenbeschriftungen geben nicht viel her.
Und was ist ein interner 64bit akku bei einem IIR?
Haste mal ein Pol/Nullstellendiagramm von dem Filter?

Gruss
WK

: Bearbeitet durch User
Autor: Vincent H. (vinci)
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Ja meine Posts waren zugegebenermaßen etwas wirr... Also nochmal von 
Anfang an:

1.) Das Filter mit der ursprünglichen Übertragungsfunktion ist 
ausschließlich in double precision stabil. Die Pole liegen leider auch 
teils sehr nah am Einheitskreis...
p = [1.00000 0.99952 0.97962 0.80339]
z = [-1.00000 0.99999 0.99758 0.92755]

2.) Übersetzt man die Übertragungsfunktion in eine SOS Struktur, dann 
ist das Filter zwar stabil, schluckt aber irgendwann kleine Änderungen 
in den Ausgangszuständen.
sos = 
[  1.000000,  0.072450, -0.927550,  1.000000, -1.783011,  0.787017;
   1.000000, -1.997575,  0.997575,  1.000000, -1.999519,  0.999519 ]

Das sieht man dann an den oben bereits geposteten Grafiken. Lediglich 
bei double precision steigt der Ausgangswert kontinuierlich an. Bei den 
anderen beiden Filtern reicht die Dynamik irgendwann nicht mehr aus und 
das was am Ausgangswert dazu addiert werden müsste verschwindet in der 
Quantisierung.


Ein "interner 64bit" Akku heißt dass der Filterzustand intern in 64 
statt in 32bit gespeichert wird. Genau das soll eigentlich 
Quantisierungsfehler vorbeugen.

: Bearbeitet durch User
Autor: Dergute W. (derguteweka)
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Moin,

Vincent H. schrieb:
> Die Pole liegen leider auch
> teils sehr nah am Einheitskreis...

Naja, das sollte man halt vermeiden... Durch die Quantisierung fangen 
Pole und Nullstellen an, so ein bisschen in der naeheren Umgebung 
"herumzuwandern" - und das ist halt dann doof, wenns da die ganz genaue 
Position von P/N entscheidend fuer die Stabilitiaet ist.

Ich schaetz' mal, dass es ab hier schon schief geht:

Vincent H. schrieb:
> Karl schrieb:
>> Ich stell Mal blöde Fragen:
>> Wie kommst du denn auf die Koeffizienten?
>
> Mehr oder weniger direkt vom Hersteller des FETs. Nur halt digitalisiert
> usw.

Probier' die Herstellerangaben anders zu approximieren, evtl. durch ein 
Filter mit hoeherer Ordnung.

Gruss
WK

Autor: Jan (Gast)
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Hallöchen,

hab mal ein paar Tests gemacht, siehe angehängte PDF (wollte mal Matlab 
Live Scripts testen). Das Filter wird instabil bei float Koeffizienten.

Auch interessant ist, dass die Pole sogar komplexwertig werden im Falle 
von 32 Bit, was die Schwingungsneigung erklärt.

Autor: Dergute W. (derguteweka)
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Moin,

Wer hat denn diese 4. Ordnung Cauerfilter aus dem Hut gezaubert und 
warum? Geht da evtl auch eines 6. oder 8. oder n-ter Ordnung? Oder was 
anderes?

Gruss
WK

Autor: Vincent H. (vinci)
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Die Koeffizienten des Modells kommen von einem thermischen PSpice 
Modell. Welches genau muss ich nachschaun wenn ich wieder daheim bin... 
Rohm Qs6...k21 oder so.

Ja mit float ginge sich bezüglich Rechenleistung auch 6/8. Ordnung aus.


Danke schon mal für die kompetente Hilfestellung!

Autor: Vincent H. (vinci)
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Welche Methoden eignen sich um die Filterordnung zu erhöhen und die Pole 
etwas vom Einheitskreis wegzubekommen?

Autor: Dergute W. (derguteweka)
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Moin,

Cauerfilter kannst du unter Matlab/Octave mit der Funktion "ellip" 
berechnen.
Da kommen als Parameter Filterordnung, Grenzfrequenz, Passband-Ripple 
und Stopband-Attenuation rein. Raus kommen dann die a und b 
Koeffizienten.
Jetzt muesstest du halt mal gucken, ob du diese Werte irgendwoher 
kriegst und die dann halt zu einem Cauerfilter mit Ordnung >4 verwursten 
kannst.

Gruss
WK

Autor: Vincent H. (vinci)
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Hab das Modell nun in einer float/double Variante in 555 (:D) Zyklen 
untergebracht. Das dürfte schnell genug sein und beansprucht nun alle 
100µs nur noch 7µs statt wie bisher 25µs.

Danke für die rege Beteiligung!

Autor: Jan (Gast)
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Magst du etwas ausholen? Hast du also die Filterimplementation teilweise 
auf doubles umgestellt?

Pole so nah am Einheitskreis sind dennoch keine besonders gute Idee. Ich 
könnte nächste Woche mal probieren, die Ordnung zu erhöhen, vllt werden 
die Pole gutmütiger.
Oder gibts kein Interesse mehr?

Schöne Grüße,
Jan

Autor: Vincent H. (vinci)
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Ja im Prinzip recht simpel. Ich hab via trial&error ausprobiert was geht 
und nur die Operationen mit den Koeffizienten nahe am Einheitskreis in 
double lassen.
// Stage 1
constexpr float b0{0.454389447881695};
constexpr float b1{0.0329205560241321};
constexpr float b2{-0.421468891857564};
constexpr float a1{-1.78301059580914 * -1.0};
constexpr float a2{0.787017099330939 * -1.0};

// Stage 2
constexpr float b0{1.0};
constexpr float b1{-1.99757469222298};
constexpr double b2{0.997574708046983};
constexpr double a1{-1.99951872794428 * -1.0};
constexpr double a2{0.999518729388731 * -1.0};

Da fallen dann schon recht viele weg.

Aber ja, ein reines float Filter wäre natürlich noch besser ;)

Autor: Jan (Gast)
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Hallöchen,

habe mal auf 3 second order sections (biquads) erhöht und auf single 
gecastet:


sos2 = 3×6 single matrix
       0.4544      0.45438            0            1     -0.80339 
0
            1      -1.9251      0.92531            1      -1.9791 
0.97915
            1     -0.99999  -3.0427e-07            1           -1 
0


ist stabil, siehe angehängte PDF (ganz unten) oder die Step response (im 
Anhang).

Schöne Grüße.

Autor: Jan (Gast)
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Kann leider nicht editieren, hier die Koeffizienten in etwas schöner:
sos2 = 3×6 single matrix    
       0.4544      0.45438            0            1     -0.80339            0
            1      -1.9251      0.92531            1      -1.9791      0.97915
            1     -0.99999  -3.0427e-07            1           -1            0


Autor: Vincent H. (vinci)
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Jene Variante erzeugt bei mir leider ein recht deutlich abwechendes 
Ausgangssignal im Vergleich zum Original?

Autor: Jan (Gast)
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Hm schade & komisch. Der Fehler in der Sprungantwort war ja relativ 
klein (siehe stepResp.png) und eigentlich ist das Filter damit 
vollständig beschrieben.

Hast du die Zuordnung der Koeffizienten richtig rum?
    SOS is an L by 6 matrix with the following structure:
        SOS = [ b01 b11 b21  1 a11 a21 
                b02 b12 b22  1 a12 a22
                ...
                b0L b1L b2L  1 a1L a2L ]
 
    Each row of the SOS matrix describes a 2nd order transfer function:
                  b0k +  b1k z^-1 +  b2k  z^-2
        Hk(z) =  ----------------------------
                   1 +  a1k z^-1 +  a2k  z^-2
    where k is the row index.
 
    G is a scalar which accounts for the overall gain of the system. If
    G is not specified, the gain is embedded in the first section. 
    The second order structure thus describes the system H(z) as:
        H(z) = G*H1(z)*H2(z)*...*HL(z)
 
    NOTE: Embedding the gain in the first section when scaling a
    direct-form II structure is not recommended and may result in erratic
    scaling. To avoid embedding the gain, use tf2sos with two outputs. 
Gerade der letzte Satz ist interessant. Vielleicht ziehst du den gain 
mal raus? Sieht dann so aus (nicht ausprobiert):
  3×6 single matrix

               1        0.999946               0               1      -0.8033887               0
               1       -1.925131       0.9253066               1       -1.979144       0.9791538
               1      -0.9999931   -3.042735e-07               1       -0.999997               0

g2 = 0.4544021

"Edit": ich habe dir nicht alle signifikanten Stellen verraten, sorry. 
Oben in der Matrix sind alle angegeben.


Was zeigt bei dir welcher Plot und wie viele Samples hast du berechnet? 
Wo kommen die Sprünge her?

Autor: Vincent H. (vinci)
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Ah da haben wohl ein paar Stellen gefehlt! Nun sieht es wesentlich 
besser aus und der Fehler ist tatsächlich winzig! Super danke vielmals!

Jan schrieb:
> Was zeigt bei dir welcher Plot und wie viele Samples hast du berechnet?
> Wo kommen die Sprünge her?

Die Plots sind mit einem c++ Wrapper um matplotlib entstanden mit dem 
ich noch nicht wirklich warm bin. Deshalb immer die sehr... ehm "kruden" 
Grafiken. Es handelt (und handelte) sich stets um gleichverteilte 
Random-Inputs. An den Sprüngen hab ich nur jeweils das Intervall der 
Verteilung geändert. Ich teste damit gleichzeitig in einem Unit-Test ob 
die Outputs des Original-Filters mit den neuen Varianten übereinstimmen.


Mich würde jetzt noch interessieren nach welcher Methode du das neue 
Filter erstellt hast? Matlab kann zwar viel, aber eine "Nimm jenes 
System und mach was stabiles mit folgendem Datentyp draus"-Funktion 
gibts leider noch nicht. :D

Autor: Jan (Gast)
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Vincent H. schrieb:
> Ah da haben wohl ein paar Stellen gefehlt! Nun sieht es wesentlich
> besser aus und der Fehler ist tatsächlich winzig! Super danke vielmals!
>
Juhu :)
> Mich würde jetzt noch interessieren nach welcher Methode du das neue
> Filter erstellt hast? Matlab kann zwar viel, aber eine "Nimm jenes
> System und mach was stabiles mit folgendem Datentyp draus"-Funktion
> gibts leider noch nicht. :D

Stimmt. Guck mal in die PDF rein, da steht das extra schon drin ;)
In Kürze: habe einfach die Sprungantwort mit der Steiglitz-McBride 
Methode  (https://de.mathworks.com/help/signal/ref/stmcb.html) gefittet 
und die Nennerordnung erhöht. Das System nach single konvertiert (man 
kann glücklicherweise mittlerweile auch Filter Objekte direkt nach 
single/double casten, oder auch fixed point wenn man den Fixed Point 
Designer hat - habe ich aber nicht ;)) und geschaut, ob es stabil ist.
Weitere Kombinationen von Nenner-/Zählerordnung habe ich aber nicht 
probiert, möglich, dass auch andere funktionieren. Zählerordnung sollte 
echt kleiner (<) Nenner- sein, sonst wird das System sprungfähig (=) 
oder nicht kausal (>).

Es gibt noch einen Haufen anderer Methoden zum fitten/identifizieren von 
dynamischen Systemen. Denke "Systemidentifikation" ist das Stichwort. 
Und dann halt mit der Systemordnung herumspielen.

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