卡爾曼增益

卡爾曼增益 K 是決定相對於模型自身預測、應多信任進入量測的矩陣。其為 K = P_pred C^T (C P_pred C^T + Q)^{-1}：當預測狀態共變異數 P_pred 大（模型不確定）或量測雜訊 Q 小（感測器可靠）時增益大，反之則小。校正後估計為預測加上增益乘以創新項，後驗共變異數則依 P = (I − K C) P_pred 收縮。

直觀而言，增益是一種自動且連續執行的訊雜比加權。在條件良好的解碼器中，一旦共變異數遞迴穩定，增益會收斂至穩態值，故許多即時 BCI 會預先計算固定的穩態增益以節省運算，且因 P 已不再變化而幾乎無損失。觀察增益亦可診斷濾波器：增益被壓近零意味解碼器已停止聆聽神經元、僅憑先驗滑行——使用者常感覺為遲鈍、自行移動的游標。