在统计学和图像处理中，通过建立近似函数尝试抓住数据中的主要模式，去除噪音、结构细节或瞬时现象，来平滑一个数据集。在平滑过程中，信号数据点被修改，由噪音产生的单独数据点被降低，低于毗邻数据点的点被提升，从而得到一个更平滑的信号。平滑可以两种重要形式用于数据分析：一、若平滑的假设是合理的，可以从数据中获得更多信息；二、提供灵活而且稳健的分析。有许多不同的算法可用于平滑。数据平滑通常通过最简单的密度估计或直方图完成。
线性平滑.在平滑值可写为观测值线性变换的情况下，平滑操作称为线性平滑。