인과 필터 ( causal filter ) 의 경우 , 상기 최적 필터 는 한정 된 수 의 필터 탭 들 ( N ) 만 을 선택 함 으로써 최적 필터 를 절단 함 으로써 유한 임펄스 응답 ( FIR ; finite impulse response ) 필터 로 근사 화 할 수 있 다 . 상기 유한 임펄스 응답 ( FIR ) 필터 는 적어도 하나 의 음 의 탭 이 있 는 경우 비 인과 적 필터 가 될 수 있 다 . 도 4 를 참조 하 면 , 지연 없 는 FIR 필터 는 음 의 탭 을 제외 한 큰 에너지 / 크기 를 갖 는 필터 탭 ( 0 내지 4 ) 을 포함 할 수 있 다 . 그러나 , 최적 필터 의 필터 탭 - 1 은 필터 탭 4 의 크기 보다 큰 크기 를 갖 는 것 을 확인 할 수 있 다 . 이 경우 , 필터 탭 - 1 을 포함 할 수 있 다 . 필터 탭 - 1 을 선택 하 기 위해 , 필터 탭 0 내지 4 를 차지 하 도록 필터 탭 - 1 내지 3 이 모두 1 단위 만큼 효과 적 으로 시프트 되 도록 여분 의 지연 이 피드 스루 궤적 ( feedthrough path ) ( 예 를 들 어 , 지연 블록 ( 111 ) 에서 ) 상 에 도입 될 수 있 다 . 여기 서 상기 단위 는 샘플 의 수 를 나타내 고 , 그 값 도 도 1 의 지연 블록 ( 111 ) 에 도입 된 지연 D 샘플 의 값 과 동일 한 값 이 다 . 따라서 , 여분 의 지연 ( extra delay ) 은 최적 필터 의 필터링 성능 을 향상 시킬 수 있 다 . 이 경우 , 상기 IQMM 의 손상 매개 변수 들 ( impairment parameters ) 은 알려진 것 으로 가정 하 여 최적 필터 의 FIR 근사 치가 상기 IQMM 손상 매개 변수 를 기반 으로 결정 될 수 있 다 . 그러나 , 실제로 IQMM 의 손상 매개 변수 가 선험 적 으로 사용 가능 하 지 않 을 수 있 으며 , 트레이닝 방식 ( training scheme ) 을 사용 하 여 손상 매개 변수 를 얻 을 수 있 다 .