上述模型在50年代被推广到仅在有限时间区间内进行观测的平稳过程以及某些特殊的非平稳过程，其应用范围也扩充到更多的领域!至今它仍是处理各种动态数据（如气象、水文、地震勘探等）及预测未来的有力工具之一!维纳滤波公式是通过平稳过程的谱分解导出的，难以推广到较一般的非平稳过程和情形，因而应用范围受到限制。另一方面，在不断增加观测结果时，不易从已算出的滤波值及新的观测值较简单地求出新的滤波值，特别是不能满足在电子计算机上快速处理大量数据的需要!

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　　这类问题在电子技术、航天科学、控制工程及其他科学技术部门中都是大量存在的!历史上早考虑的是维纳滤波，后来R.E!卡尔曼和R。S。布西于20世纪60年代提出了卡尔曼滤波！现对一般的非线性滤波问题的研究相当活跃基本概念滤波滤波是信号处理中的一个重要概念，滤波分经典滤波和现代滤波两种!经典滤波滤波经典滤波的概念，是根据傅立叶分析和变换提出的一个工程概念！根据高等数学理论，任何一个满足一定条件的信号，都可以被看成是由无限个正弦波叠加而成!

　　但是在实验室是好的一种模拟方式，在高阶模拟和运算中有非常大的优势.[2]数字滤波器的对比数字滤波器主要有两种，一种是IIR，我们称之为无限的冲激响应滤波器，另外一种是FIR，这种滤波器是与IIR相对应的，这个是有限的冲激响应滤波器.两个系统都是有各自的特点的，FIR的滤波器是没有闭环的反馈的环路信号，它的结构比较简单，可以实现比较严格的线性方程的相位的计算，一般情况下相位的要求不严格一般不会使用这个滤波器，相反的话，会采用这种滤波器!

　　当然在很多的场景下面，我们要对信号进行一些实时的处理，当现场的信号数据越来越多的情况下，我们对硬件的性能要求就越来越高，市面上很多的单片机已经无法满足我们实际的功能需求，一般的8位的16位的乃至32位的单片机以及ARM芯片已经不能在对算法进行支撑，由于专门为数字处理设计的DSP控制器的出现，提高了我们滤波器的效率，DSP很多情况下可以使用多组总线的方式，并行处理多组实时的数据，独立的一些算法器充分的使用大大提高了我们滤波器的效率.

　　可以证明,优滤波与线性优滤波都以概率1惟一存在.对于前者，悯t就是Xt关于σ()（生成的σ域）的条件期望，记作对于后者，若进一步设均值EXt呏EYt呏0,则悯t就是Xt在所张成的希尔伯特空间上的投影，记作如果(X,Y)是二维正态过程，则优滤波与线性优滤波是一致的.滤波为了应用和叙述的方便，有时还把上面的定义更细致地加以分类！设τ为一确定的实数或整数，且考虑被估计过程.按照τ=0、τ0、τ0，分别称为优滤波、(τ步)预测或外推、（τ步）平滑或内插，分别为对应的误差与均方误差，而统称这类问题为滤波问题！

　　换句话说，就是工程信号是不同频率的正弦波线性叠加而成的，组成信号的不同频率的正弦波叫做信号的频率成分或叫做谐波成分!滤波器只允许一定频率范围内的信号成分正常通过，而阻止另一部分频率成分通过的电路，叫做经典滤波器或滤波电路！实际上，任何一个电子系统都具有自己的频带宽度（对信号高频率的限制），频率特性反映出了电子系统的这个基本特点。而滤波器，则是根据电路参数对电路频带宽度的影响而设计出来的工程应用电路!

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　　[3]滤波问题及分类滤波滤波对于滤波器，增益幅度不为零的频率范围叫做通频带，简称通带，增益幅度为零的频率范围叫做阻带！例如对于LP，从-w1到w1之间，叫做LP的通带，其他频率部分叫做阻带！通带所表示的是能够通过滤波器而不会产生衰减的信号频率成分，阻带所表示的是被滤波器衰减掉的信号频率成分！通带内信号所获得的增益，叫做通带增益，阻带中信号所得到的衰减，叫做阻带衰减.在工程实际中，一般使用dB作为滤波器的幅度增益单位.