EMA滤波是一种高效的时域平滑方法，通过指数加权平均实现信号去噪。它仅需保存上一时刻结果，计算简单且资源占用小。通过调节平滑系数α可平衡响应速度与平滑效果，适用于平稳变化的信号处理。其核心思想与状态空间模型和卡尔曼滤波类似，基于误差动态修正实现新旧数据融合。Python实现展示了不同α值对正弦波加噪信号的滤波效果对比，验证了EMA在噪声抑制与信号保留间的权衡能力。该方法在嵌入式系统、实时控制和信号