Определение постоянной составляющей синусоиды... Опции

[vladimir_m]

Задача такая.
Есть сигнал - синусоида с постоянной составляющей, которая может медленно изменяться.
Синусоида оцифровывается и передаетя в комп буферами. Период синусоиды большой, заранее не известный, намного больше фиксированного размера буфера. Необходимо отслеживать изменение постоянной составляющей по приходу каждого буфера (уточнять с каждым буфером).
Как такое можно сделать?

[Stanislav]

ЗЫ. fontp, я готов прекратить спор, если будет признано, что написанное GetSmart неверно:

Но если это слишком медленно, то нужно сшивать буфера, оценивать период синусоиды и суммировать по периоду

Это пока что самый простой, точный и оперативный (по задержке между сигналом и результатом) из предложенных здесь методов. При условии, что между поступающими буферами нет потерянных отсчётов. Если вдруг будет постоянка, то любая сумма (делённая на кол-во отсчётов) любого кол-ва отсчётов будет правильным результатом

А вот это верно:

Предложенный мною путь даст принципиально самую точную оценку за разумное время из всех, что здесь обнародованы.

Естественно, в алгоритмическом смысле, без учёта вычислительных затрат.

Собственно, это и составляет смысл дискуссии.

В противном случае, придётся проводить ликбез с демонстрацией. Но тогда уж без обид, пожалуйста.

[fontp]

Не обязательно.
Если функция известна, а в данном случае это
y = a + b*sin(2*pi*f + phi),
То при достаточном отношении сигнал/шум можно применить "fitting".

Fitting в присутствии шума работает плохо, как всякая параметрическая модель.

ЗЫ. fontp, я готов прекратить спор, если будет признано, что написанное GetSmart неверно:

Это пока что самый простой, точный и оперативный (по задержке между сигналом и результатом) из предложенных здесь методов. При условии, что между поступающими буферами нет потерянных отсчётов. Если вдруг будет постоянка, то любая сумма (делённая на кол-во отсчётов) любого кол-ва отсчётов будет правильным результатом
А вот это верно:Естественно, в алгоритмическом смысле, без учёта вычислительных затрат.
Собственно, это и составляет смысл дискуссии.

В противном случае, придётся проводить ликбез с демонстрацией. Но тогда уж без обид, пожалуйста.

А с вами никто и не спорит, неуч Спор давно закончен.
А здесь две страницы вашего флуда, писсатель. По поводу вашего метода ничего сказать не могу, честно, не стану врать - как хам, возомнивший о себе, вы у меня давно в игноре. Соответственно, ваши посты я обычно не читаю, разве что в разделе общение, чисто поржать включаю

Всем спасибо!
Лично я остановился на варианте уважаемого fontp, как наиболее приемлемом алгоритмически для моей задачи.

[alexkok]

Fitting в присутствии шума работает плохо, как всякая параметрическая модель.

Fitting, как Вам уже ответили, при шуме работает хорошо.
Вопрос только - какую точность удастся получить.
Зависит от длины буфера, сигнал/шум, соотношения длины буфера и периода частоты, соотношения амплитуд синусоиды и величины постоянки.
Вполне возможно что одного буфера будет достаточно.
А с двумя буферами, если задержка между ними известна и достаточно велика, правильный результат почти гарантирован.

[blackfin]

Fitting, как Вам уже ответили, при шуме работает хорошо.

Предлагаю на поставленную задачу посмотреть под другим углом.
Для выделения полезного сигнала на фоне шума ничего лучше согласованного фильтра, насколько мне известно, ещё не придумали. В данной задаче полезным сигналом является постоянная составляющая. Согласованным фильтром для неё будет ФНЧ с бесконечно узкой полосой пропускания. Ч.Т.Д.