我知道这是一个愚蠢的问题，但我明白了这个非常基本的观点。假设我们有一个正弦信号，我们想从噪声（已知方差和均值）测量中提取该信号。我在数学上更容易编写一个收敛到幅度、相位和频率的最大似然算法，并根据它简单地计算真实信号。我的问题是，什么时候需要使用卡尔曼滤波器，而不是简单的估计器？我唯一的猜测是计算原因，由于它的递归形式，它比任何其他算法更快并且需要更少的内存。