Ещё раз.
Экспоненциальное сглаживание (первого порядка) это
Это рекуррентное уравнение может быть записано, как
(принимая
)
То есть процедура экспоненциального сглаживания получает сумму всех доступных значений с убывающими по геометрической прогрессии весами. Однако она использует вычислительную схему, крайне экономную по операциям (два умножения и сложение на отсчёт), а особенно по памяти (одна ячейка вместо хранения всей последовательности). Поэтому её любят в обработке сигналов (скорее всего, алгоритм DSP в Вашем мобильнике её использует), употребляют и в экономике (в прогнозировании, см книгу Кендэла, а также в биржевой спекуляции, под именем индикатора EMA), и в других приложениях.
Полученная сумма будет "более нормальна", в смысле семиинварианты будут ближе к нулю, чем у исходных, но нормальной не станет даже при бесконечном n (разумеется, если не принимать, что иксы у нас уже нормальны).
У Вас использовано несколько более сложное выражение, с переменными коэффициентами, причём сумма их не равна единице, что приведёт к "дрейфу масштаба", но качественно поведение не изменится. Это будет плохой (в смысле крутизны среза частотной характеристики), но быстрый и доступный фильтр низкой частоты. "Нормализация" будет частичной, даже в пределе у Вас не будут нормально распределённые величины, хотя они будут ближе к нормальным, чем исходные.