無跡卡爾曼濾波器

無跡卡爾曼濾波器同樣針對非線性模型，但避開雅可比矩陣。它以確定性方式選取一小組能匹配當前估計均值與共變異數的西格瑪點（sigma points），將每一點經真正的非線性函數推送，再由傳播後的點重建變換後的均值與共變異數（無跡變換）。相較 EKF 單一切平面近似，這能以更高階捕捉非線性的效果，通常在相當的運算成本下更準確、更穩定，且完全不需求導。

在 BCI 中，無跡卡爾曼濾波器因採用表達力強的非線性調諧模型的解碼器而受矚目；在某些構造中，它納入運動學狀態的多個時間延遲，使放電率能非線性地依賴位置、速度及其近期歷史。它仍是完全近似的濾波器——依舊以均值與共變異數概括後驗，對強非高斯後驗並不精確——但當觀測模型的非線性重要、而粒子濾波器對即時使用又太昂貴時，它通常是首選。