应用梯度下降法和牛顿法来实现迭代优化问题，并对比评估这些方法的性能

利用非偏线性正交估计器（卡尔曼滤波框架的一种线性最小方差无偏估计方法）来处理多种测量数据，并通过对状态的先验分布和测量不确定性进行融合，从而得到参数和状态（目标的位置）的最佳线性无偏估计及其误差协方差矩阵。

主要介绍随机信号及其统计特性，包括协方差函数与功率谱密度，最后简单介绍维纳滤波器在信号处理中的应用

使用维纳反卷积技术，重建受噪声和测量误差影响的信号。