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!

　　滤波问题的主要课题是研究对哪些类型的随机过程X和Y,可以并且如何用观测结果的某种解析表示式，或微分方程，或递推公式等形式,表达出并进而研究它们的种种性质！此外，上面所指的一维随机过程X、Y，都可以推广为随机过程。维纳滤波滤波滤波滤波历史上先考虑的是宽平稳过程（见平稳过程）的线性预测和滤波问题，它的一般模型是Yt=Xt+Nt，其中(X，N)为二维宽平稳过程或序列，其谱分布函数已知,其均值为零.设从－∞到时刻t为止的全部Y的值都已被观测到，求X的τ步线性预测及其均方误差。

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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.

　　对于硬件上的短板完全可以由DSP的芯片进行弥补，做到对数字信号的实时处理与计算.DSP与普通的微处理器相比有很大的数字信号的处理优势，他是单片机以及ARM的继承，为信号处理做了一些局部的开发和改进，大大的增强了数字处理的能力，它有特定的数据流程格式、有特定的算法器，有特殊的系统结构为解决复杂的数字信号的处理提供了很多优越的条件和基础，通过对DSP的编程可以实现IIR滤波器！FIR滤波器实际上有一定的缺陷，这类系统只有零点，它不会跟IIR系统的那样容易获取比较好衰减的特性，但是也有更加明显的优势！

　　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！

　　他是通过非硬件电路实现的，相比硬件电路实现滤波器主要优点有很多，例如，效率很高、有极点、有反馈等.[2]程控滤波系统程控滤波系统是在传统滤波器的不足中提出的，传统滤波器在工作时产生误差，会影响整个系统的度!低精度的滤波器在使用时会造成很多不良后果，而且传统滤波器对波形要求越高就意味着需要跟多的运放，这是非常麻烦的。所以程控滤波器的数字化能够减少生产过程中的不确定因素和人为参与的环节数，可以有效地解决电源模块中诸如可靠性、智能化和产品一致性等工程问题，地提高生产效率和产品的可维护性.

　　当然也有类似于频率等这种.在实际的操作中，我们也可以把输入的信号波形变成输出，也就是将输入和输出倒置！从而实现我们将信号的频谱修改的目的。[2]实现技术手段数字滤波器有多种方式可以实现信号的处理，我们介绍在实际中使用多的两种，一种是我们集成电路的方式将集成电路的各种元器件组成一个专用的设备，这种设备称之为数字信号处理机，类似于arm架构或者单片机架构的数字处理机就是我们常用的一种，这种方式对于成套批量的需求商用价值比较高，因为造价成本比较低，受到了市场的欢迎；另一种就是使用我们平常使用的x86/x64的商用或者工控计算机进行模拟仿真，这个完全是使用应用软件进行仿真的，这种方式也在实验室或者大型的数字滤波项目中使用，这种方式成本较高，不适宜与大批量的生产与配套!

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