AVT統計濾波算法是一種改善從各種來源收集的原始數據質量的方法。在有帶內噪聲存在的情況下，它是最有效的。在這些情況下，AVT在過濾數據方面比帶通濾波器或任何基于變化的數字過濾更好。當信號/數據的頻率與噪聲不同時，傳統的濾波是有用的，信號/數據是通過對噪聲的頻率判別來分離/過濾的。使用低通、高通和帶通濾波來完成辨別頻率的過濾，指的是這種配置的相對頻率過濾標準。這些濾波器使用無源和有源元件創建，有時使用基于快速傅里葉變換（FFT）的軟件算法實現。AVT濾波是用軟件實現的，其內部工作是基于原始數據的統計分析。當信號頻率/（有用數據分布頻率）與噪聲頻率/（噪聲數據分布頻率）重合時，我們就有帶內噪聲。在這種情況下，鑒頻濾波不起作用，因為噪聲和有用信號是無法區分的，這也是AVT擅長的地方。

計算收集到的數據的平均值將結果作為實際數據提出/記錄中位數算法收集n個數據樣本將數據按升序或降序排序。

計算標準差和平均值刪除任何大于或小于平均值±1個標準差的數據計算其余數據的平均值將結果作為代表數據樣本的實際值呈現/記錄該算法基于振幅判別，可以很容易地拒絕任何與實際信號不同的噪聲，否則在統計上就會與信號的1個標準差不同。請注意，這種類型的過濾可用于實際環境噪聲事先不知道的情況下。請注意，在上述步驟中使用中位數比使用平均數更合適。最初，AVT算法使用平均值來與數據窗口上的中位數的結果進行比較。

使用一個信號值為1的系統，并在0.1%和1%的水平上添加噪聲，將簡化算法性能的量化。R腳本用于創建添加到信號的偽隨機噪聲，并分析使用幾種算法的過濾結果。與中位數和平均數算法相比，AVT算法在使用32、64和128的數據樣本量時提供了最佳結果。請注意，該圖是通過分析10000個值的隨機數據陣列創建的。該數據的樣本在下面用圖表示。從該圖可以看出，AVT在分析相同的數據集時，提供了5%到10%的準確數據，優于其他過濾算法。考慮到這個數字實驗中使用的噪聲的隨機性，在實際信號水平低于環境噪聲的最壞情況下，用AVT算法處理數據的精度提高是很明顯的。

級聯AVT在某些情況下，通過級聯幾個階段的AVT過濾可以獲得更好的結果。這將產生奇異的恒定值，可用于具有已知穩定特性的設備，如溫度計、熱敏電阻和其他慢動作傳感器。

計算標準偏差和平均值掉落任何在一個標準偏差±平均帶內的數據計算剩余數據的平均值提出/記錄結果作為實際數據這對檢測接近背景噪音水平的微小信號很有用。

用于行星探測，過濾來自開普勒（航天器）的原始數據在所有其他過濾方法都失敗的情況下，過濾聲源的噪聲。