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。

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　　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.

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　　按照滤波是在一整段时间上进行或只是在某些采样点上进行，可分为连续时间滤波与离散时间滤波!前者的时间参数集T可取为实半轴【0,∞)或实轴(-∞,∞);后者的T可取为非负整数集{0,1,2,…}或整数集{…，-2,-1，0,1,2,…}.设X={X,t∈T={Y,t∈T)有穷，即其中X为被估计过程，它不能被直接观测；Y为被观测过程，它包含了X的某些信息！用表示到时刻t为止的观测数据全体，如果能找到中诸元的一个函数?(),使其均方误差达到极小，就称为Xt的优滤波；如果取极小值的范围限于线性函数，就称为Xt的线性优滤波.

　　现代滤波滤波用模拟电子电路对模拟信号进行滤波，其基本原理就是利用电路的频率特性实现对信号中频率成分的选择。根据频率滤波时，是把信号看成是由不同频率正弦波叠加而成的模拟信号，通过选择不同的频率成分来实现信号滤波!滤波当允许信号中较高频率的成分通过滤波器时，这种滤波器叫做高通滤波器.当允许信号中较低频率的成分通过滤波器时，这种滤波器叫做低通滤波器.设低频段的截止频率为fp1,高频段的截止频率为fp2:1)频率在fp1与fp2之间的信号能通过其它频率的信号被衰减的滤波器叫做带通滤波器！

　　如果限于考虑N=0、τ0的情形，则变成在无误差观测条件下X本身的线性预测问题；如果N≠0、τ≤0，则变成从受到噪声N干扰的接收信号Y中提取有用信号X的滤波问题.1939～1941年，Α!Η!柯尔莫哥洛夫利用平稳序列的沃尔德分解（见平稳过程），给出了线性预测的一般理论与处理办法，随即被推广到连续时间的平稳过程！N.维纳则在1942年对于平稳序列与过程的谱密度存在且满足某种正则条件的情形，利用谱分解导出了线性优预测和滤波的明显表达式，即维纳滤波公式，并在防空火力控制、电子工程等部门获得了应用.

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