В основе метода лежит вычисление скользящей медианы. Для нахождения значения скользящей медианы в точке t вычисляется медиана значений ряда во временном интервале [t-w, t+w]. Соответствующее значение называется (2*w+1)-точечной скользящей медианой. Основное достоинство медианного сглаживания - устойчивость к наличию выбросов.
Если момент времени t отстоит от начала или конца ряда менее чем на w точек, вычисление становится невозможным. Для устранения этих краевых эффектов (за исключением концевых точек) вычисляется значение скользящей медианы меньшего, максимально возможного порядка. Это позволяет не сужать область определения сглаженного ряда по сравнению с исходным. Для обработки концевых значений используется предложенная Тьюки процедура. Согласно ей в качестве сглаженного значения для X0 (0 - начальный момент) предлагается взять медиану трех точек X0, X1 и (3X1-2X2); для последнего момента – аналогичная формула. Используя данную процедуру, к исходному ряду можно применить любой набор скользящих медиан, от 3-точечной до 23-точечной. Процедуры применяются в порядке убывания ширины окна.
Также может быть применен сглаживающий Хэннинг-фильтр – взвешенное скользящее среднее с весами 0,25; 0,5; 0,25, формула которого выглядит следующим образом:
Где 
– отфильтрованный ряд, причем
концевые точки копируются, то есть Yt = Xt (аналогично для последнего момента).
См. также:
Библиотека методов и моделей | Контейнер моделирования: модель «Медианное сглаживание» | IModelling.Mediansmooth | IEmMedianSmoothingSettings | ISmMedianSmoothing