Vielleicht ist das ja was für dich:
http://de.wikipedia.org/wiki/Maximum-Likelihood-Methode
Hat bei mir Höhenprofile an AFM- bzw Profilometerdaten gefittet.
Hast du andererseits Informationen über charakteristische Längenskalen der "Wand" oder über die Art der Fehler (statistisch, systematisch, wie verteilt, ...)?
Du kannst dir in den Numerical Recipes auch mal das Kapitel über robust estimation durchlesen. Falls deine Fehler nicht normalverteilt sind, dürfte das wohl das Mittel der Wahl sein.
Ansonsten: Hast du schon einen Median mit einer sinnvollen Anzahl Punkten (~Längenskala deines Systems) versucht? Der ist Stabil gegenüber ausreissern aber Kantenerhaltend.
Falls deine Messpunkte ähnlich gleiches spacing haben: schau dir für jeden Punkt den mittleren Abstand zu den nächsten N Nachbarn an. Je größer der ist, desto wahrschenlicher ist der Punkt ein Ausreisser.
Sobald du ein "Fehlermaß" für deine Punkte gefunden hast: Gewichtete Splines dürfte das Mittel der Wahl als Funktion sein, sofern du keinen sinnvollen analytischen Ausdruck finden kannst. Als Wichtungsfaktoren setzt du das inverse des Fehlers und bekommst so einen sinnvollen Graphen.
So Far...
Laguna