移动平均线的频率响应称为asinc或psinc、混叠 sinc或周期性 sinc（sinc表示基数正弦）或Dirichlet 函数。

由于移动平均滤波器系数的总和等于 1，因此它保留了恒定信号，因此有点低通。当长度$N=2$，频域中的形状像余弦一样，因此减小。

否则，它会在频域中波动。当长度为偶数时，奈奎斯特的放大为$0$, 奇数时, 的$1/N$， 如下所示：

所以它是全局低通的，不是最好的，但计算速度最快的之一，允许快速递归计算。

一般形式的移动平均线基本上是一个 FIR 滤波器，这意味着它可以通过选择长度和系数来模拟您想要的任何线性系统。

如果您通过长度过滤器表示移动平均线$N$并具有形式的系数$\frac{1}{N}$那么这个恒定的滑动窗口确实会产生 LPF 效果。

它将在频率中具有 Sinc 的形式，因此它不是最好的 LPF。

下图是从运行平均滤波器的频率响应中借来的：

这是应用于不同频率的增益（归一化为间隔 0-$\pi$)，对于长度的运行平均值$L = 4$（红色的），$8$（绿色），和$16$（蓝色）。正如你所看到的，低频比高频更好地保留，有波纹（除了$L=2$，唯一真正的低通，但不精确）。所以在全球范围内，行为是低通的。正如其他答案中所说，计算起来非常简单，而且不是很好。

但是，为了更好的工作：

• 您可以在 Excel 中轻松实现更好的有限支持低通滤波器（价格几乎相同）
• 你可以调用外部.exe。或 .dll 在 Excel 中调用更清晰的低通滤波器（15 年前做过，我的最高科学成就）
• 您可以使用免费的、易于安装的软件/语言，如scilab、octave、freemat、julia、python，其中实现了更好的过滤器（或易于编程，允许您读取、过滤和导出 csv 文件以用于其他目的。

移动平均是时域中的移动矩形，因此它转换为在频域中以 DC 为中心的（相位调制）sinc() 函数。它是一个低通滤波器，只是不是一个很好的滤波器：高旁瓣和非常慢的过渡。