Как было показано выше, спектральное содержание временного ряда можно описать с помощью статистических характеристик. Если исходный временной ряд содержит некоторые частоты или периоды, которые в данный момент не представляют интереса для исследования, амплитуда этих волн может быть уменьшена с помощью статистической фильтрации. При этом изменяется спектр исходного временного ряда. Например, временной ряд измерений ветра, выполненных с помощью чашечного анемометра, может содержать флуктуации с периодом лишь в несколько минут. При исследовании изменений ветра, обусловленных перемещением бурь синоптического масштаба, сведения об этих короткопериодических флуктуациях не представляют интереса. Наличие таких колебаний в данных приводит к ненужному усложнению задачи. Поэтому для того чтобы исключить короткопериодические изменения, желательно сгладить данные о ветре. Сглаживание является формой фильтрации, создающей временной ряд, в котором спектральные компоненты с высокой частотой уменьшены. В терминологии, принятой в электротехнике, такой тип фильтра называют фильтром пропускания низких частот, так как сглаживание слабо влияет на волны с низкой частотой (длиннопериодические волны). Величина в сглаженном временном ряду является просто оценкой величины во временном ряде, в котором нежелательные высокие частоты отсутствовали бы.

Можно также отфильтровать низкие частоты, оставив в ряде только волны высокой частоты. Этот тип фильтрации временного ряда называется фильтром пропускания высоких частот. Можно также отфильтровать как низкие, так и высокие частоты, оставив в получающемся временном ряду только средние частоты. Такой фильтр называется фильтром пропускания полос. Наконец, можно разработать статистические фильтры, которые будут усиливать во временном ряду волны высокой частоты таким образом, чтобы частично скомпенсировать эффекты предыдущего сглаживания того же ряда. Этот процесс называется «разглаживанием» или «обратным сглаживанием».