在微機型自動裝置中，連續性的電壓、電流等模擬信號經過離散采樣和模數變換成為可用計算機處理的數字量后，計算機將對這些數字量(采樣值)進行分析、計算，得到所需的電流、電壓的有效值和相位以及有功功率、無功功率等量，或者算出他們的序分量、線路和元件的視在阻抗、某次諧波的大小和相位等。并根據這些參數的計算結果以及定值，通過比較判斷決定自動裝置的動作行為。而完成上述分析計算和比較判斷以實現各種預期功能的方法，就稱為微機型自動裝置算法。其主要任務是如何從包含有噪聲分量的輸入信號中，快速、準確地計算出所需要的各種電氣量參數。
目前已提出的算法種類很多。在綜合自動化裝置中，裝置的各功能模板硬件和輸入量一般都很相近，不同的功能原理、特性由不同的算法可以實現。但衡量各種算法的優缺點，主要指標可以歸納為計算精度、響應時間和運算量。參數計算的準確性關系到裝置的動作行為是否正確。要消除噪聲分量的影響，提高參數計算的精度，主要有兩種基本途徑：一是首先采用性能*的濾波器對輸入信號進行濾波處理，然后根據濾波后得到的有效信號進行參數計算;二是將濾波與參數計算算法相融合，通過合理設計，使參數計算算法本身具有良好的濾波性能，在必要的情況下，再輔以其他簡單濾波。算法的計算速度則直接決定這裝置的動作速度。算法的計算速度包含有兩方面的含義：一是指算法的數據窗長度，即需要采用多個采樣數據才能計算出所需的參數值;二是指算法的計算量，算法越復雜，運算量也越大，在相同的硬件條件下，計算時間也越長。通常，算法的計算精度與計算速度之間總是相互矛盾的，若要計算結果準確，往往需要利用更多的采樣值，，即增大算法的數據窗。因此，從某種意義上來說，如何在算法的計算精度和計算速度之間取得合理的平衡，是算法研究的關鍵，也是對算法進行分析、評價和選擇時應考慮的主要因素。
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