拋磚引玉：
1. 卡爾曼濾波不僅可用在 LTI 系統，也可用線上性時變系統。
2. 不僅可用在穩定系統，也可用在不穩定系統。
3. 不僅可用在可觀 observable 系統，也可用在可檢測 detectable 系統：即不可觀的模態穩定的系統。
4. 不僅可用在白雜訊，也可用在非白雜訊——略作調整。
5. 但用在非線性或非高斯系統，就不是最優了。
6. 如果是 LTI 系統，Kalman Gain 會收斂。但即使如此，也不可直接用收斂後的常值：收斂過程中各時間點的值要對應著用。
7. Kalman Gain 可以離線算。
8. EKF 等，因為 Gain 與每一時刻的測量值有關，不可離線算。
9. Bias 與 variance 分開分析。
10. 確定分析 bias ，隨機分析 variance 。
11. 系統可檢測是保證卡爾曼濾波叠代收斂的條件。
12. 收斂包括 Gain 收斂，P 即 variance （其實是covariance matrix）收斂。也暗含了 bias 收斂：有隨機系統與
