上述模型在50年代被推广到仅在有限时间区间内进行观测的平稳过程以及某些特殊的非平稳过程，其应用范围也扩充到更多的领域。至今它仍是处理各种动态数据（如气象、水文、地震勘探等）及预测未来的有力工具之一！维纳滤波公式是通过平稳过程的谱分解导出的，难以推广到较一般的非平稳过程和情形，因而应用范围受到限制!另一方面，在不断增加观测结果时，不易从已算出的滤波值及新的观测值较简单地求出新的滤波值，特别是不能满足在电子计算机上快速处理大量数据的需要！
但是在实验室是好的一种模拟方式，在高阶模拟和运算中有非常大的优势![2]数字滤波器的对比数字滤波器主要有两种，一种是IIR，我们称之为无限的冲激响应滤波器，另外一种是FIR，这种滤波器是与IIR相对应的，这个是有限的冲激响应滤波器！两个系统都是有各自的特点的，FIR的滤波器是没有闭环的反馈的环路信号，它的结构比较简单，可以实现比较严格的线性方程的相位的计算，一般情况下相位的要求不严格一般不会使用这个滤波器，相反的话，会采用这种滤波器!
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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2)反之，频率在fp1到fp2的范围之间的被衰减，之外能通过的滤波器叫做带阻滤波器！滤波理想滤波器的行为特性通常用幅度-频率特性图描述，也叫做滤波器电路的幅频特性！常用滤波器编辑数字滤波器定义数字滤波器是与模拟滤波器相对应的，我们在常用的离散系统中，使用数字滤波器。它的主要作用是利用离散时间系统的特性，在这里时间就是一个变量，然后在对外部输入的信号，进行处理，这里的输入信号一般都是广义上的波形型号，信号可以是电压、电流、功率等!
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.
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！
定义滤波是将信号中特定波段频率滤除的操作，是抑制和防止干扰的一项重要措施。是根据观察某一随机过程的结果，对另一与之有关的随机过程进行估计的概率理论与方法。起源滤波一词起源于通信理论，它是从含有干扰的接收信号中提取有用信号的一种技术!“接收信号”相当于被观测的随机过程，“有用信号”相当于被估计的随机过程！例如用雷达跟踪飞机，测得的飞机位置的数据中，含有测量误差及其他随机干扰，如何利用这些数据尽可能准确地估计出飞机在每一时刻的位置、速度、加速度等，并预测飞机未来的位置，就是一个滤波与预测问题！
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