THIS DOCTORAL THESIS DESCRIBE RTDF CONCEPTS BY PARAMETER ESTIMATORS TO STOCHASTIC STATIONARY LINEAR SYSTEMS AND IT EXPOSE TEMPORAL AND RESPONSE QUALITY CHARACTERISTICS IN LOCAL AND GLOBAL FORM. FINALLY, I PRESENT EXAMPLES OF INSTRUMENTAL VARIABLE, MATRIX FORGETTING FACTOR AND SLIDING MODES TRADITIONAL TECHNIQUES IN SISO AND MIMO CASES. THE ADVANCES IN THIS THESIS ARE: - FORMAL DEFINITION OF REAL TIME DIGITAL FILTERS TO PARAMETER ESTIMATION OF STATIONARY LINEAL STOCHASTIC SYSTEMS BY RTDF AND RTMDF CONCEPTS, - DEFINITION OF LOCAL AND GLOBAL PROPERTIES IN RESPONSE QUALITY AND TIME QUALITY IN RTDF AND RTMDF: O TASKS CHARACTERIZATION, O SYNCHRONY, O SAMPLE PERIODS, O CONVERGENCE TIMES, - TEMPORAL COMPUTATIONAL ANALYSIS OF RTMDF BY SIZE OF PARAMETERSE DESCRIBE EL FILTRADO DIGITAL EN TIEMPO REAL PARA ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS EN SISTEMAS ESTOCÁSTICOS LINEALES ESTACIONARIOS; SUS CARACTERÍSTICAS TEMPORALES Y DE RESPUESTA EN FORMA LOCAL Y GLOBAL. SE PRESENTAN EJEMPLOS CON LAS TÉCNICAS DE VARIABLE INSTRUMENTAL, FACTOR DE OLVIDO MATRICIAL Y COMO CASO ESPECIAL EL ALGORITMO MODOS DESLIZANTES TRADICIONAL. LOS APORTES DE ESTA TESIS SON: - FORMALIZACIÓN DE LOS CONCEPTOS DE FILTRADO DIGITAL EN TIEMPO REAL PARA ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS EN SISTEMAS ESTOCÁSTICOS LINEALES ESTACIONARIOS, - DEFINICIÓN DE LAS CARACTERÍSTICAS LOCALES Y GLOBALES EN CALIDAD DE RESPUESTA Y TIEMPO DE LOS FDTR Y FDMTR: O CARACTERÍSTICAS DE LAS TAREAS, O SINCRONÍA, O PERIODOS DE MUESTREO, O TIEMPOS DE CONVERGENCIA, - ANÁLISIS COMPUTACIONAL TEMPORAL DE LOS FDMTR EN FUNCIÓN DEL TAMAÑO DE LA MATRIZ DE PARÁMETROS A ESTIMAR. - PROCEDIMIENTO DE IMPLANTACIÓN DE UN FDTR EN UN SISTEMA OPERATIVO DE TIEMPO REAL.