Цитата(R.A.K. @ Sep 24 2011, 20:02)

Есть оцифрованный сигнал в виде постоянной составляющей с шумом и импульсными помехами (по оси х - время в секундах).
К сожалению не все выбросы компенсируются противоположными, поэтому фильтрация фнч будет с медленными выбросами.
Единственное хорошее свойство Вашего сигнала это то, что выбросов в выборке немного.
Главное для каждой точки определить выброс это или нет и в случае выброса заменить ближайшим невыбросным значением.
Для этого достаточно знать приближенное значение измеряемой в настоящее время величины и дисперсию присутствующего в настоящее время шума.
Все значения за пределами трех сигм следует считать выбросами.
Таким образом предлагаемый алгоритм такой: Берем выборку 100-200 точек, по предыдущей грубой оценке измеряемой величины и дисперсии определяем новые уточненные значения. итд. Полученные грубые значения можно усреднить или сгладить скользящим средним.
Остается вопрос о первом измерении и о продолжении измерений после изменения измеряемого значения.
Для первого измерения можно использовать просто среднее выборки или среднее участка выборки размах значений которого не превышает Вашего диапазона, а вместо трех сигм Ваш диапазон. Смену значения можно определить по выкидыванию скажем 30% отсчетов.
Если математика поджимает сигмой можете назвать средневыпрямленное значение.
Как вариант для большого числа точек можно построить гистограмму. По величине основного холмика и ширине его рассчитать теоретическую гистограмму и все значения на треть большие рассчитанных считать выбросами.
Ничего лучшего в голову не приходит.
Ты можешь знать все что угодно, но пока ты не доказал это на практике, ты не знаешь ничего!© Ричард Бах