C#卡爾曼濾波雖然在許多情況下具有良好的性能，但也存在一些局限性，包括：
對系統模型的要求較高：卡爾曼濾波需要準確地建立系統的動態模型和測量模型，如果這些模型不準確或不完整，可能會導致濾波結果不準確。
對初始狀態的要求較高：卡爾曼濾波需要準確的初始狀態估計值，如果初始狀態估計值與真實狀態存在較大偏差，可能會導致濾波結果不準確。
對系統的線性性要求較高：卡爾曼濾波通常基于線性系統模型，如果系統是非線性的，可能需要使用擴展卡爾曼濾波或其他非線性濾波方法。
對測量噪聲的分布要求較高：卡爾曼濾波假設系統和測量噪聲是高斯分布的，如果噪聲不符合高斯分布，可能會導致濾波結果不準確。
對計算資源的要求較高：卡爾曼濾波需要進行大量的矩陣運算，如果系統復雜度較高或計算資源有限，可能會影響濾波的實時性和性能。
