Конечно. Зачем же игнорировать работу АЦП. Возьмите среднее арифметическое...
Если хочется "фильтр", можно и целочисленной арифметикой обойтись. Можно даже без умножений. Пусть будет не идеальная АЧХ, подпадающая под известные фамилии. Но фильтровать все равно будет.
К примеру, для 4 выборок: взять с весом 0,5 1,5 1,5 0,5

Не видно чтобы там код был оптимизирован. Он же на C-и написан. Там оптимизацию еще делать и делать.

Сначала надо избавится от передачи аргументов по указателям. Лучше вообще аргументы сделать статическими переменными. Автоматные переменные тоже делаем статическими.
Потом развернуть циклы, длина фильтра известна заранее, значит убираем ее из аргументов.
Выравниваем функцию в памяти, выравниваем данные в памяти. Избавляемся от копирования коэффициентов.
Делаем функцию инлайновой.

Ну и наконец компилируем все в IAR. Получим еще с несколько десятков процентов приращения производительности.

Moving average фильтр имеет прямоугольное окно, что порождает сильные боковые лепестки. Анти-алиасинг фильтр -- зверь потоньше. Там полиномы Чебышева или Якоби в ходу.

Если на то пошло, то можно и совсем не фильтровать. Тоже как-то будет работать.

Да, боковые лепестки. В которые, если на входе сигнал был отфильтрован, уже ничего не попадет. Надо выбрать, что реально можно успеть сделать.

Все зависит от задачи. Но надо знать больше о проблеме. Что-то можно делать, а что-то не стоит.
Например если разница в спектральном разрешении между разными сериями (500, 250 и 125) не важна и спектра до 62 герц хватит для всех выборок, то можно сразу поставить на входе анти-аллиасинг на 62 герца и делать только децимацию. Фильтрация не нужна.



Все зависит от деталей. Для чего-то да, а для другого нет.

Вот именно. Как по мне, проблема не в том, что "на С написано", а в том, что они данные под свою задачу оптимизировали. А в реальном проекте данные поступают в зависимости от способа их получения.
По поводу целочисленных фильтров - зависит от числа значащих разрядов, при обработке, от разрядности входных данных, от формы и зашумлённости входного сигнала.
Я себе делаю мат модель, имитирую входной сигнал, зашумляю его, потом дискретезирую его (имитирую АЦП) а потом прогоняю своей прогой и так вылизываю алгоритм. Порой, всё равно на реальном объекте нюансы возникают, но, тем не менее, удаётся сэкономить время на отладке в разы.
На мат моделе вылазят разные штуки, важные для понимания. Так, к примеру, столкнулся в последней задаче, что результат обработки (декодирование у меня было) сильно зависел от стабильности амплитуды полезного сигнала. Пришлось ввести АРУ. Сделал 2 варианта - программный и аппаратный. Результат практически идентичный, хотя, по идее аппаратный должен быть эффективнее, так как повышает число значащих разрядов.
И вообще. На таких задачах, как я убедился, самое главное - возможность максимально точно сымитировать входное воздествие.