সম্প্রতি, ম্যান্ডিক, ড্যানিলো পি। এবং কান্না, সিথান এবং কনস্টান্টিনাইডস, অ্যান্টনি জি আইইইই সিগন্যাল প্রসেসিং ম্যাগাজিনে " অন্তত অন্তর্গত স্কয়ার এবং কালম্যান ফিল্টারগুলির মধ্যে আন্তঃসম্পর্কীয় সম্পর্ক " প্রকাশ করেছেন :
কলম্যান ফিল্টার এবং সর্বনিম্ন গড় স্কোয়ার (এলএমএস) অ্যাডাপটিভ ফিল্টার হ'ল দুটি সর্বাধিক জনপ্রিয় অভিযোজিত অনুমানের অ্যালগরিদম যা প্রায়শই বেশ কয়েকটি সংখ্যক পরিসংখ্যান সংকেত প্রক্রিয়াকরণ অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে পরিবর্তিত হয়। এগুলিকে সাধারণত পৃথক সত্তা হিসাবে বিবেচনা করা হয়, পূর্ববর্তীটি সর্বোত্তম বেইশিয়ান অনুমানকারক হিসাবে অনুধাবন হিসাবে এবং দ্বিতীয়টি সর্বোত্তম উইনার ফিল্টারিং সমস্যার পুনরাবৃত্ত সমাধান হিসাবে। এই বক্তৃতা নোটে, আমরা একটি সিস্টেম শনাক্তকরণ কাঠামো বিবেচনা করি যার মধ্যে আমরা কলম্যান ফিল্টারিং এবং এলএমএস-টাইপ অ্যালগরিদমগুলির উপর একটি যৌথ দৃষ্টিভঙ্গি বিকাশ করি, অনুকূল স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত অভিযোজনের জন্য প্রয়োজনীয় স্বাধীনতার ডিগ্রি বিশ্লেষণের মাধ্যমে অর্জন করেছি। এই পদ্ধতির মাধ্যমে বায়সিয়ান পরিসংখ্যানগুলির কোনও ধারণা ছাড়াই কলম্যান ফিল্টার প্রবর্তনের অনুমতি দেওয়া হয়েছে,