> Zależy na ile ta składowa jest "dominująca".. zakładam, że wybija się
> znacznie ponad tło... wówczas robisz to tak... podajesz sygnał, przez
> dobry filtr AA. Próbkujesz go 20kHz i z każdej paczki po 0,1s liczysz
> FFT. Mierzysz średni poziom sygnału w zakresie 200-4000Hz. Jeśli jakaś
> próbka przekracza ZNACZNIE poziom średni (żeby ustalić ten próg trzeba
> znać widmo przebiegu bez sygnału i z sygnałem) to przyjmujesz, że to
> jest Twój sygnał... przy danych jak wcześniej FFT liczone jest z 2000
> próbek, czyli masz rozdzielczość na poziomie 10Hz... czyli dla 4kHz masz
> mały bład, ale dla 200Hz jest to aż 5% błędu... jeśli to zły wynik -
> musisz zwiększyć częstotliwość próbkowania lub zwiększyć okno czasowe...
> ale jego zwiększenie może spowodować, że nie zauważysz sygnału
> (pamiętaj, że jest on wysyłany asynchronicznie, więc może przyjść w
> połowie Twojego okna)....

Tak chciałem to zrobić. Wykonałem nawet kilka doświadczeń. Jednak jak
FFT jest liczone dla malej ilości próbek np. dla 200 to trudno wykryć
ten właściwy sygnał. Zwiększenie ilości punktów np. do 2000 daje bardzo
dobre rezultaty ale wymaga znacznego zwiększenia ilości częstotliwości
dla których jest liczone FFT. W praktyce na tanim ARMie mogę to zrobić w
czasie rzeczywistym tylko dla 40-50 częstotliwości. Aby wykonać to z
rozdzielczością 10Hz potrzebny jest min. 10x szybszy procesor. Tego
jednak chcę uniknąć. Szukam więc jakiegoś prostszego algorytmu.

Paweł