现在，我们可以进入预测领域。如果我们把HB‘的延迟设为5个采样周期而不是4个，然后重新计算该级联(现在是14个阶递)，我们得到的HAHB如图4(绿色线段)所示。与期望的一样，现在，你可以看到DC组延迟是负4.5ms左右。
图4：FIR例子，正延迟和负一个采样周期的情况
那么这里回报是什么?好，我们看看时间域的行为。三个滤波器的激励源都是上升又下降的三角形信号。激励和响应如图5所示。
图5：无补偿和有补偿FIR滤波器对三角波激励的响应
由最初的低通滤波器HA引起的“滞后”显而易见。如果你试图检测信号通过某些极限点的哪个点，你会清楚地体验到在检测响应时的延迟。HAHB线段显示我们零DC组延迟滤波器的输出——它具有零延迟!这突显了对于一般低通滤波器来说极为重要的一个事实：这种滤波器的输出和输入之间的斜坡滞后在数值上等于DC组延迟值。因此，如果我们补偿滤波器的设计，使DC组延迟为零，我们就得以消除滞后。当然，代价总是有的，我们可以看到，在输入波形斜坡发生突变后，这种滤波器有些疲于应付。
如果你放大HAHB曲线，你会看到，每个新采样都正好在输入斜坡曲线上。预测版本HAHB的输出值移动到斜坡将在下一个采样周期开始时该有的那个值，我猜，会与我们预测的一样。
这种滤波器可在哪里派上用场?
有许多工业监测应用，其“正常”行为意味着信号稳定(但嘈杂，信号可以是温度、压力、物理结构内的应力等)。 所谓“异常”行为，是指一些被测的系统参数变得不可控，并不按规矩“出牌”。
在反馈路径需要滤波的控制系统，这种零延迟类型的滤波器很有用。消除很低频率下的组延时，可以显著增加抑制这些频率上某些感知行为的控制回路的功效。工程师习惯于操控系统传递函数的零以强迫实施所需的回路行为，这正是我们在此以更具分析的意蕴所做的。我们的传递函数算法生成取消极点DC组延迟特性的零。我已经说过，不是吗!
这种零或负延迟滤波器通常还用来处理非电子信号。例如，如果一种金融工具(如股票)的价格被认为呈斜坡线性变化，但该斜坡被短期交易噪声破坏，零延迟滤波器就可用于有效地提取基本行为。虽然，如图5所示，当三角形改变方向时，你可以从滤波器的行为进行推断，但一段时间内，这种滤波器会给出极不准确的结果，直到价格行为再次按平稳的斜坡变化。图3的神秘数据，事实上是个股票价值序列。
这些金融工具的交易员实际上对其价格数据序列使用了一些相当复杂的滤波流程。我常常被告知，若电子市场股价暴跌，在金融部门，滤波器向导肯定会有份工作，用来从巨大的价格数据集中梳理出有趣信号。但让我们绕过暗礁险滩，戴上安全的坚固工程的护身符，并重回正轨!
诸如此类的延迟操控可以大有作为的一个工程应用是补偿数字D类放大器的电源电压变化。对于给定的分度：间隙因数由输出开关输出，其放大器的平均输出电压与电源电压成正比——即，它没有电源抑制。当人们似乎不想在消费类音频设备的电源上下大本钱的时候，这并非好事。
我们可以测量瞬时的电源电压，并将其回馈到开关控制算法中。但由于滤波器延迟与测量此类放大器的电源电压相关，并将数据回馈至控制系统，所以，你最终纠错的并非此时此地的电源电压，而是前一段时间的电源电压。这种差异限制了我们可以用这种回路实现电源抑制。如果我们采用有适当的DC负组延时的低通滤波器滤除所测量的电源电压(并不过分强调出现的高频噪声)，我们就可以弥补这种效果(至少在相对的极低频如此，如AC线频的谐波频率)。这种技术可以对数字功率放大器AC线的纹波抑制产生重大影响，在一些商业数字放大器设计中就采用了该方法。
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