Ausreißer/Störungen erkennnen und filtern

[Roland P. (pram)]

Hallo, hier sind sicher ein paar Filterexperten.
Ich habe das Problem, dass ich aus einen Datenstrom von Messwerten 
Ausreißer raus filtern muss:

Momentan mache ich es so, dass ich mir ein Fenster von 5 (bzw. 7) 
Punkten ansehe und anhand der Daten ein Approximationspolynom vom Grad 2 
(bzw. 3) bestimme.
Dann berechne ich den Abstand vom mittleren Punkt zum Polynom. Ist 
dieser zu groß, so wird der Punkt als Störung erkannt.

Konkret:

x=Datenpunkte

        Ausreisser
      x
      _   ] Abstand
   _,' '._
x /x     x\  x
 /         \
             Approximationspolynom

So weit klappt das auch hervorragend, allerdings hab ich ein Problem bei 
Sprungstellen:

      x  x x_
      _ -''
   _,'
x /x
 /

da auch hier die Punkte am Rand einen zu großen Abstand zum Polynom 
haben und fänschlicherweise als Ausreißer erkannt werden.

Ich möchte konkret bis zu 2 aufeinanderfolgende Ausreißer zuverlässig 
erkennen können ohne dass ich mir den Datensatz an den Sprungstellen und 
anderen Stellen "versaue".

hat jemand eine Idee wie ich das machen könnte.

Gruß
Roland

[Zacc (Gast)]

Einzelstehende Aureisser kriegt man mit dem Medianfilter raus. Ein 
meidanfilter nimmt die umgebenden Punkte, [-5..+5], sortiert deren wert 
und nimmt den mittleren der Folge.

[Roland P. (pram)]

Danke für den Tip, schaut auf den ersten Blick nicht schlecht aus