Исследуются финитно-временной и спектрально-финитный методы обработки (фильтрации) сигналов. Эти подходы основаны на теореме ортогонального проецирования и являются оптимальными по критерию минимума суммы дисперсии ошибок. Подходы способны выдавать линейные рекуррентные оценки не марковских сигналов с коррелированными и не коррелированными помехами. Алгоритмы оценки, полученные на основе данного подхода, совпадают по точности с фильтрацией Калмана, применимы к широкому классу моделей сигналов и помех. Разработанные алгоритмы являются более простыми при их реализации, как при полной и не полной априорной определенности, помехоустойчивыми и робастными. Моделирование осуществлялось в среде Mathcad. В настоящее время реализованы и изучены следующие алгоритмы: финитно-временной и спектрально-финитный; с обратной связью / без обратной связи; адаптивный / не адаптивный; с известной помехой или нет, и их комбинации.