Este documento proporciona una nota suplementaria útil para implementar los filtros de Kalman. El material presentado en este trabajo señala varios aspectos significativos con énfasis en la evaluación del rendimiento y la validación de la consistencia entre el filtro de Kalman discreto (DKF) y el filtro de Kalman continuo (CKF). Varios problemas importantes se presentan a través de una exposición exhaustiva acompañada de ejemplos de apoyo, tanto cualitativos como cuantitativos, para implementar los algoritmos del filtro de Kalman. La lección aprendida ayuda a los lectores a captar los principios básicos del tema y les permite interpretar mejor la teoría, comprender los algoritmos e implementar correctamente los códigos informáticos para un estudio más profundo sobre la teoría y las aplicaciones del tema. Se abarca un amplio espectro de contenido, desde aspectos teóricos hasta de implementación, donde se involucran el DKF y CKF junto con la verificación teórica de la covarianza del error basada en las ecuaciones de Riccati y Lyapunov. La verificación de la consistencia del rendimiento entre los filtros de Kalman discreto y continuo permite a los lectores asegurar la corrección en la implementación y codificación del algoritmo. La exposición basada en tutoriales presentada en este artículo implica los materiales desde una perspectiva de uso práctico que puede proporcionar una comprensión profunda del tema con una comprensión adecuada del proceso estocástico y la teoría del sistema.