值时，将现有的资料重新做处理。递回泸波器包含两个步骤：预测：利用系统模型，由前一个状态的资讯预测下一个状态的机率密度函数。更新：利用最新的观测值，修改预测出的机率密度函数。借由贝叶斯推论(Baysian inference)，我们可以描述出状态空间的机率，并在得到新的观测值时，对系统做出更新，因而达成上述目的。
近似贝式计算模型.在某些问题中，在信号的随机状态下，观测值的条件分佈可能不具有密度，或者不可能或太复杂而无法计算。在这种状况下，我们需要求近似值。其中一个策略是