的精力放在最新的测量上，因此反应速度更快。增益较低时，泸波器会更紧密地遵循模型预测。在极端情况下，接近1的高增益将导致估计的轨迹更加跳跃，而接近零的低增益将消除杂讯，但会降低反应速度。在执行泸波器的实际计算时（如下所述），状态估计值和共变异数被编码到矩阵中，以处理单个计算集中涉及的多个维度。这允许在任何过渡模型或共变异数中表示不同状态变量（例如位置，速度和加速度）之间的线性关系。
基本动态系统模型.卡尔曼滤波建立在线性代数和隐马尔可夫模型（hidden Markov model