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卡尔曼滤波器在处理误差时显现的实时性与准确性具有极高的价值，因此几十年来卡尔曼滤波器被广泛应用在各个行业中。
最早实现卡尔曼滤波器的是斯坦利施密特（Stanley Schmidt），应用于解决阿波罗计划的轨道预测，之后阿波罗飞船的导航计算机也使用了卡尔曼滤波器。
目前，卡尔曼滤波理论作为一种重要的最优估计理论被广泛应用于各种领域，比如在雷达系统、导航系统、目标跟踪系统、通信与信号处理、金融等。
特别是随着如今计算机科学的飞速发展，卡尔曼滤波器变得简便、实用，越来越突显出了其重要性，由此也逐渐拓展了卡尔曼滤波器的使用范围。
例如卡尔曼滤波器可以用来检测发动机故障、修正传感器数据，还可应用在头脸识别等方面。
卡尔曼滤波不仅在实际大范围应用中有着极高的价值，更为一些对数据精确度要求苛刻的实验提供了选择。
比如利用卡尔曼滤波器可以进一步处理原子传感器的数值从而使得实验精度更高 ；利用卡尔曼滤波器亦可以提高超声脉冲回波技术（Ultrasonic pulse echo technique）对飞行测量时间的准确性 ；在新一代引力波探测器的设计中，为了能将探测频率扩展到更低频率研究者就将卡尔曼滤波器应用到了探测装置中的振动隔离系统中以提高控制精度 。
总之，卡尔曼滤波器不仅能对误差进行一个良好的分析，而且具有可以进行实时处理的优点。
这是十分重要且具有实际意义的。
所以应该相信，卡尔曼滤波之后将会被更广泛的使用。
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