卡尔曼滤波（Kalman Filter）是一种广泛应用于动态系统估计的数学算法。它能够基于系统的数学模型和实时测量数据，通过递归的方式不断优化系统状态的估计。卡尔曼滤波在处理带有噪声的动态系统时非常有效，特别适用于那些有滞后或变化不确定性的系统。

GWMA 最常用于时间序列的数据分析和信号处理，结合高斯权重和移动平均的特点，可以对数据进行平滑处理，同时保持较高的响应能力。