泸波器，能够有效地达到这样的目的。递回泸波器会对得到的资料做连续处理，而非分批处理，因此不需要将完整的资料储存起来，也不需要在得到新的观测值时，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