移动平均滤波是一种常见的数字信号处理技术，其之所以能够起到滤波的作用，主要是基于以下几个原理：
1. 平滑处理：移动平均滤波通过计算一系列数据点的平均值来平滑数据。在信号中，高频噪声通常表现为快速变化的信号，而低频信号则变化缓慢。移动平均能够平滑掉这些高频噪声，使得信号更加平滑。
2. 权重平均：在移动平均中，每个数据点都有一定的权重，通常是相等的。这意味着，最近的样本比远期的样本有更大的影响。这样的处理方式有助于动态地跟踪信号的变化，同时减少随机噪声的影响。
3. 减少方差：移动平均滤波可以减少信号中随机噪声的方差。由于移动平均考虑了多个数据点，它能够平滑掉由于随机波动引起的噪声。
4. 抑制高频成分：移动平均滤波器实际上是一个低通滤波器，它允许低频成分通过，而抑制或减少高频成分。这是因为高频成分变化更快，而移动平均需要一定的时间窗口来计算平均值，因此高频噪声在这种处理下被削弱。
5. 计算简单：移动平均滤波器的实现非常简单，只需要对一组数据进行累加和平均即可。这使得它成为实时信号处理和嵌入式系统中的常用滤波方法。
具体来说，移动平均滤波的工作过程如下：
选择一个窗口大小（即要平均的数据点的数量）。
从数据序列中读取一个窗口大小的数据点。
计算这些数据点的平均值。
将窗口向右移动一个数据点，并再次计算平均值。
重复上述步骤，直到整个数据序列被处理完毕。
通过这种方式，移动平均滤波器能够有效地去除信号中的高频噪声，使信号更加平滑，从而在许多应用中起到滤波的作用。
