中心移动平均滤波器是一种有限脉冲响应 (FIR) 滤波器，它对窗口中的所有样本影响相同的权重。如果只关心时域属性，而不关心它在频谱域中相对较差的性能，对于一个信号$s$窗户对面是相当静止的，你可以使用它。它具有极快的运行实现，并且可以轻松用于非常短的信号。在频谱域中，假设您在三个频率上具有相同的信号幅度$f_1 < f_2 <f_3$：$|S(f_1)| = |S(f_2)|=|S(f_3)|$. 该滤波器的幅度谱一般是不递减的。所以你最终可能会得到一个过滤的信号$s'$为此$|S'(f_2)| = 0 < |S'(f_1)| < |S'(f_3)|$. 换句话说，频率行为并不完全自然。

在时域中查看您的信号，相当长且具有非平稳行为，如果您只有这两个选项，并且在线过滤或反馈不是问题，那么高斯滤波器可能是更明智的选择。它是一个无限脉冲响应滤波器。它在时域和频域之间提供了一个很好的折衷（其中它的响应正在减少）。并允许一些快速的递归实现。您甚至可以通过组合几个不同长度的移动平均来模拟高斯滤波器的近似值。

所以我会选择高斯，如果你唯一的目标是平滑信号。但我相信对于更多涉及的处理，其他过滤器可能更合适。不过要注意右端的奇点。