频谱分析
频谱分析 原理
频谱分析原理
频谱分析是一种广泛应用于信号处理和波谱分析的方法，用于研究信号在频域上的特性和分布。
它通过将信号从时域转换为频域，从而能够得到信号在不同频率上的能量分布情况。
频谱分析的核心原理是傅里叶变换。
傅里叶变换能够将一个信号表示为一组离散的频谱成分，这些成分描述了信号在不同频率下的振幅和相位。
频谱分析所得到的频谱图可以清晰地显示出信号中各个频率成分的大小和强度，帮助人们理解信号的频率特性。
在频谱分析中，一般使用离散傅里叶变换（DFT）或快速傅里叶变换（FFT）算法来计算信号的频谱。
通过将信号分成一段段小的时间窗口，在每个时间窗口内对信号进行傅里叶变换，可以得到该时间窗口内的频谱信息。
然后将所有时间窗口内的频谱信息进行叠加和平均处理，最终得到整个信号的频谱图。
频谱图通常以频率为横轴，以振幅或能量为纵轴进行表示。
在频谱图中，可以根据不同的需求选择线性频谱或对数频谱，以更好地展示信号的特性。
通过分析频谱图，可以判断信号中的主要频率成分、频域特征、噪声干扰等信息，对信号处理和系统设计等方面都具有重要的应用价值。
总之，频谱分析通过傅里叶变换将信号从时域转换为频域，揭示了信号在不同频率下的特性和分布。
它是一种强大的工具，被广泛应用于信号处理、通信、音频处理、振动分析等领域，在理论研究和实际应用中都有着重要的地位和作用。
频谱分析
将时域信号变换至频域加以分析的方法称为频谱分析。
频谱分析的目的是把复杂的时间历程波形，经过傅里叶变换分解为若干单一的谐波分量来研究，以获得信号的频率结构以及各谐波和相位信息。
测试信号的频域分析是一种将信号的幅度，相位或能量转换为频率坐标轴，然后分析其频率特性的分析方法。
也称为频谱分析。
对信号进行频谱分析以获得更多有用的信息，例如获得动态信号中的频率分量和频率分布范围，以及获得每个频率分量的振幅分布和能量分布，从而获得主振幅和能量分布。
应用：
由时间函数求频谱函数的傅里叶变换公式就是将该时间函数乘以以频率为系数的指数函数之后，在从负无限大到正无限大的整个区间内，对时间进行积分，这样就得到了与这个时间函数对应的，以频率为自变量的频谱函数。
频谱函数是信号的频域表示方式。
根据上述傅里叶变换公式，可以求出常数(直流信号)的频谱函数为频域中位于零频率处的一个冲激函数，表示直流信号就是一个频率等于零的信号。
与此相反，冲激函数的频谱函数等于常数，表示冲激函数含有无限多个、频率无限密集的正弦成分。
同样的，单个正弦波的频谱函数就是频域中位于该正弦波频率处的一对冲激函数。
利用傅里叶变换的方法对信号进行分解，并按频率展开，使其成为频率的函数，进而在频率域中对信号进行研究和处理的一种过程，称为频谱分析。
目的：
将信号在时间域中的波形转变为频率域的频谱，进而可以对信号的信息作定量解释。
数据分析知识：如何进行数据分析的频谱分析
数据分析知识：如何进行数据分析的频谱分析频谱分析是一种非常重要的数据分析方法，它可以用于分析某个信号的频率分布情况。
相信很多人在学习数据分析的时候都会经过这个环节，但是频谱分析并不是一件简单的事情，需要结合数学、信号处理等多个领域的知识深入理解。
本文将详细介绍频谱分析的定义和原理，并通过实例演示如何运用Python实现频谱分析。
一、什么是频谱分析？频谱分析是一种通过将信号在频域（即频率域）上的特征进行分析，来获取信号特征的方法。
频谱分析通常用于把研究对象与干扰等振荡源进行分离，而不是像时域研究那样直接看信号或数据的波形。
在信号处理中，频谱是一个可见、可分析的物理量。
频谱分析的结果可以使得我们分析信号的频率分布情况，从而了解信号的特征。
二、频域与时域在分析频谱之前，我们需要先了解频域和时域的概念。
时域：时域是指研究对象在时间上的变化规律。
通常研究对象都是随着时间变化而变化的。
在时域中，我们可以直接观察研究对象的时间变化规律。
比如在音乐中，我们听到的是随着时间变化的声音，这就属于时域。
频域：频域是指研究对象在频率上的变化规律。
频率是一个物理量，表示研究对象的某个特征在一定时间内的变化次数。
在频域中，我们可以观察研究对象在不同频率下的变化情况。
比如在音乐中，我们可以分析乐曲中各个音符的频率，并进行频谱分析。
三、傅里叶变换傅里叶变换是频谱分析的重要数学基础。
傅里叶变换可以将一个时域中的信号转换成频域信号。
其原理是将研究对象在时域上的信号转换为在频域上的信号，从而得出频域的特征。
傅里叶变换是频域分析的基石，是频谱分析的关键，对于数据分析具有很大的意义。
四、Python实现频谱分析现在，我们用Python实现一个简单的频谱分析。
首先，我们需要安装必要的库。
```pythonimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom scipy.fftpack import fft```接下来，我们构造一个时域信号。
频谱分析原理与实现方法
未来随着技术的不断发展，我们将有更多高效的算法和工具用于频谱分析，以 更好地服务于科学研究和实际应用。
谢谢观看
F(ω) = ∫f(t)e^(-iωt) dt
其中，F(ω)是信号的频谱，f(t)是信号的时域表示，ω是角频率，i是虚数 单位。
3、快速傅里叶变换
快速傅里叶变换（FFT）是一种高效计算傅里叶变换的算法。与直接计算傅里 叶变换相比，FFT算法能够大大减少计算时间和内存占用。FFT算法基于对称 性和周期性将信号分解成多个子信号，然后对每个子信号进行傅里叶变换。在 实际应用中，我们通常使用FFT算法来进行频谱分析。
MATLAB的优势在于其强大的矩阵计算能力和图形界面，使得频谱分析和可视 化变得简单直观。然而，MATLAB的缺点是运算速度相对较慢，对于大规模数 据集的处理有一定限制。
Python的SciPy库在处理大规模数据集时具有优势，它的并行计算功能可以大 大提高运算速度。此外，SciPy库还提供了许多高级的信号处理函数和算法， 使用户能够更加灵活地进行频谱分析。但是，Python相对于MATLAB来说，其 图形界面和易用性稍逊一筹。
(3)噪声信号：噪声信号的频谱分析有助于我们了解噪声的来源和特性。例如， 通过分析环境噪声的频谱分布，我们可以评估噪声对人类生活和健康的影响。
对比分析不同工具箱的优缺点， 总结实践经验。
在频谱分析实践中，除了MATLAB之外，还有其他工具箱或软件可以用于频谱 分析，如Python的SciPy库、R语言的signal包等。这些工具箱或软件都提供 了傅里叶变换和FFT算法的实现，但各具特点。
R语言的signal包功能全面，提供了丰富的信号处理函数和分析工具。然而， R语言在处理大规模数据集时的速度不如Python和MATLAB，且其图形界面不如 MATLAB直观。
采集信号的频谱分析
采集信号的频谱分析1. 引言频谱分析是一种重要的信号处理技术，它可以帮助我们理解信号的频域特性。
在现代通信领域和无线电频谱监测中，采集信号的频谱分析是一项关键的工作。
频谱分析可以帮助我们识别信号的不同频率成分，并从中提取有用的信息。
本文将介绍频谱分析的基本原理、常用的采集方法以及一些相关的应用领域。
2. 频谱分析的基本原理频谱分析是将信号从时域转换到频域的过程。
在时域中，信号被表示为随时间变化的波形；而在频域中，信号被表示为不同频率成分的强度和相位。
常用的频谱分析方法包括傅里叶变换（Fourier Transform）和快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT）。
傅里叶变换是一种数学变换，它能将信号从时域转换到频域。
快速傅里叶变换是傅里叶变换的一种高效算法，能够快速计算信号的频谱。
在频谱分析中，我们使用频谱图来表示信号的频谱。
频谱图通常以频率为横轴，信号强度为纵轴，用于直观地展示不同频率成分的能量分布。
3. 采集信号的方法采集信号的频谱分析需要使用合适的设备和方法。
以下是常用的采集信号的方法：3.1 信号接收器信号接收器是一种用于接收信号并将其转化为电信号的设备。
根据需要采集的信号类型不同，可以选择不同类型的信号接收器，如无线电接收器、音频接收器等。
3.2 采样率采样率是指在单位时间内采集信号的样本数。
在频谱分析中，较高的采样率能够提供更精确的频谱信息，但也会增加数据处理的复杂性和成本。
根据信号的带宽和分辨率要求，选择合适的采样率非常重要。
3.3 采样深度采样深度是指每个样本的比特数，决定了每个样本的精度。
较大的采样深度能够提供更高的分辨率，但也会增加数据存储和传输的需求。
根据信号的动态范围和精度要求，选择适当的采样深度是必要的。
3.4 采集时间采集时间是指采集信号所需的时间长度。
较长的采集时间可以提供更准确的频谱信息，但也会增加采集的时间和资源。
根据应用需求和实际情况，选择合适的采集时间是必要的。
频谱分析技术及其在通信领域中的应用
频谱分析技术及其在通信领域中的应用随着科技的发展，无线通信技术的应用越来越广泛。
为了更好地利用频段资源，保障通信的稳定性和安全性，频谱分析技术得到了广泛关注和应用。
本文将简要介绍频谱分析技术的基本原理以及其在通信领域中的应用。
一、频谱分析技术的基本原理频谱分析是指对信号的频谱特征进行分析和识别的一种技术，主要通过将信号进行频谱变换，同时在时间和频率域上对信号进行分析和识别。
频谱分析技术的基本原理是傅里叶变换，其可以将时域的信号转化为以频域为自变量的函数。
在实际应用中，频谱分析主要包括以下几种方式：1.时域采样：将信号从时域中采样出一定点数的样本，然后通过傅里叶变换将其转换到频域中进行分析。
2.频域分析：将频域信号进行傅里叶变换，得到幅度谱和相位谱等频谱信息。
3.功率谱估计：主要是通过信号的自相关函数和互相关函数，计算出信号的功率谱密度。
4.低通滤波器：利用低通滤波器对高频信号进行滤波，得到信号的基频成分。
通过以上手段得到的信号频谱，可以获得信号的频率、幅度、相位、谐波等一系列特征参数。
这些特征参数可以被广泛地应用于频段规划、通信干扰检测等领域。
二、频谱分析技术在通信领域中的应用1.频段规划无线电通信需要占用一定的频率资源，因此频段规划是通信业务部署的关键之一。
频谱分析技术可以对现有的频率资源进行分析，实现对频段的规划和管理，以达到多个无线通信系统之间相互协调和资源共享的目的。
例如，很多地区的2G、3G和4G通信网络之间存在一定重叠，频谱分析技术可以针对这种情况进行分析，优化频段的资源配置和使用，最终使无线通信系统之间达到最优的协调。
2.通信干扰检测通信干扰是无线通信中常见的问题，特别是在频谱资源稀缺的情况下，无线通信系统之间相互干扰的问题愈发严重。
频谱分析技术可以帮助检测无线通信系统中出现的各种通信干扰，具体包括以下三种：（1）自然干扰：指由于自然因素引起的信号干扰，例如雷电、电磁辐射等。
（2）人为干扰：指由于工业设备、家庭电器、广播电视台等人为因素引起的干扰。
频谱分析实验报告
频谱分析实验报告频谱分析实验报告引言：频谱分析是一种用于研究信号频谱特性的方法，广泛应用于通信、音频处理、无线电等领域。
本实验旨在通过实际操作和数据分析，探索频谱分析的原理和应用。
实验设备与步骤：本次实验使用了频谱分析仪、信号发生器和电缆等设备。
具体步骤如下：1. 连接设备：将信号发生器通过电缆连接到频谱分析仪的输入端口。
2. 设置参数：根据实验要求，设置信号发生器的频率、幅度和波形等参数，并将频谱分析仪的参考电平和分辨率带宽调整到合适的范围。
3. 采集数据：启动频谱分析仪，开始采集信号数据。
可以选择连续扫描或单次扫描模式，并设置合适的时间窗口。
4. 数据分析：通过频谱分析仪提供的界面和功能，对采集到的数据进行分析和处理。
可以查看频谱图、功率谱密度图等，了解信号的频谱特性。
实验结果与讨论：通过实验操作和数据分析，我们得到了以下结果和结论。
1. 频谱分析原理：频谱分析仪通过将信号转换为频谱图来展示信号在不同频率上的能量分布情况。
频谱图通常以频率为横轴，幅度或功率为纵轴，可以直观地反映信号的频谱特性。
2. 不同信号的频谱特性：我们使用了不同频率和波形的信号进行实验，观察其在频谱图上的表现。
正弦波信号在频谱图上呈现出单个峰值，峰值的位置对应信号的频率。
方波信号在频谱图上则呈现出多个峰值，峰值的位置和幅度反映了方波的频率和谐波分量。
3. 噪声信号的频谱特性：我们还进行了噪声信号的频谱分析。
噪声信号在频谱图上呈现为连续的能量分布，没有明显的峰值。
通过分析噪声信号的功率谱密度图，可以了解噪声信号在不同频率上的能量分布情况。
4. 频谱分析的应用：频谱分析在通信和音频处理领域有着广泛的应用。
通过频谱分析，可以帮助我们了解信号的频率成分、噪声特性以及信号处理器件的性能等。
在无线电领域，频谱分析还可用于频段分配、干扰监测等工作。
结论：通过本次实验，我们深入了解了频谱分析的原理和应用。
频谱分析可以帮助我们理解信号的频谱特性，对于信号处理和通信系统设计具有重要意义。
频谱分析仪的作用
频谱分析仪的作用频谱分析仪是一种用于分析信号频谱的仪器。
它可以将信号的能量分布按频率进行可视化，从而帮助工程师和研究人员在各种领域中进行频谱分析和信号处理。
频谱分析仪在通信、音频、无线电、医学、科学研究等领域中都有广泛的应用。
本文将介绍频谱分析仪的作用及其在各领域中的应用。
一、频谱分析仪的作用：1. 信号频谱分析：频谱分析仪可以帮助工程师和研究人员对不同信号的频率和能量进行准确分析。
它可以显示信号在不同频率范围内的能量分布情况，从而帮助进行信号处理和优化。
2. 故障诊断：频谱分析仪可以用于故障诊断和故障定位。
通过分析故障信号的频谱特征，可以确定信号中存在的问题，并找出故障源。
这对于维修和调试电子设备非常有帮助。
3. 无线通信：频谱分析仪在无线通信领域中起着重要作用。
它可以用于无线信号的频率分析和频谱监测。
通过监测无线信号的频谱，可以检测到干扰信号、频率碰撞和频带占用等问题，从而提高无线通信的可靠性和效果。
4. 音频分析：频谱分析仪也广泛应用于音频领域。
它可以帮助工程师和音频专业人员对音频信号进行分析和处理。
通过频谱分析仪，可以了解音频信号的频谱特征，包括声音的频率分布和能量变化等，以及发现和修复音频信号中存在的问题。
二、频谱分析仪在各领域中的应用：1. 通信领域：在通信领域中，频谱分析仪用于无线信号的频谱监测和干扰检测。
它可以帮助监测无线信号的频率分布、信号强度和频带占用情况，从而提高通信系统的性能和可靠性。
2. 音频领域：频谱分析仪在音频领域中被广泛应用于音频信号的分析和处理。
它可以帮助音频工程师对声音的频率特征和能量分布进行准确的分析，从而实现音频信号的优化和增强。
3. 无线电领域：在无线电领域中，频谱分析仪用于无线电信号的频谱分析和监测。
通过分析无线电信号的频谱特征，可以了解信号的频率分布和能量变化，从而提高无线电通信的质量和性能。
4. 医学领域：频谱分析仪在医学领域中也有应用。
它可以用于心电图和脑电图等生物信号的频谱分析，从而帮助医生对患者的生理状态进行准确诊断和监测。
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有早期的频谱仪几乎 目前单纯的数字式频谱仪
都属于模拟滤波式或 一般用于低频段的实时分
超外差结构，并被沿 析，尚达不到宽频带高精
用至今
度频谱分析
频谱分析仪的分类（续2）
实时频谱仪和非实时频谱仪
实时分析应达到的速度与被分析信号的带宽及 所要求的频率分辨率有关。一般认为，实时分析是 指在长度为T的时段内，完成频率分辨率达到1/T的 谱分析；或者待分析信号的带宽小于仪器能够同时 分析的最大带宽。
ux 电调谐 滤波器
视频 检波器
Y放大
锯齿波 发生器
X 放大
数字滤波式频谱仪
数字滤波式频谱仪在现代频谱分析仪中占 有重要地位。数字滤波器的形状因子较小，因 而提高了频谱仪的频率分辨率；具有数字信号 处理的高精度、高稳定性、可重复性和可编程 性等普遍优点。
利用数字滤波器可以实现频分或时分复用，因此 仅用一个数字滤波器就可以实现与并行滤波式等效的 实时频谱仪。用单个数字滤波器代替多个模拟滤波器 之后，滤波器的中心频率由时基电路控制使之顺序改 变。
脉冲宽度和频带宽度（续1）
脉冲宽度与频带宽度对周期信号频谱的影响
X(t)
-2T0
-T0
-T1 T1T0/2 T0
2T0
t
连续方波信号的波形如上图所示，它在一个周
期内的时域表达式为
x(t )
1
t T1
0 T1 t T0 2
其中T0为方波的周期，脉冲宽度为2T1。
脉冲宽度和频带宽度（续2）
窄带滤波器 检波器
电
子
窄带滤波器 检波器
扫
ux 前置 放大器
窄带滤波器
检波器
描 开 关
Y放大
窄带滤波器 检波器
扫描 发生器
X放大
扫频滤波式频谱仪
扫频滤波式频谱仪与档级滤波式一样，是一种 非实时频谱测量。结构简单，价格低廉。缺点是电 调谐滤波器损耗大、调谐范围窄、频率特性不均匀、 分辨率差，目前这种方法只适用于窄带频谱分析。
变得向两边“拉开”，即频带宽度逐渐增大，而
且幅度逐渐变低。
9.1.5 快速付氏变换
➢快速付氏变换（FFT）：实现离散付氏变换、进 行时-频域分析的一种极迅捷有效的算法。
➢FFT算法经过仔细选择和重新排列中间计算结果， 完成计算的速度比离散付氏变换有明显提高，因 而在数字式频谱仪等仪器中得到广泛应用。
频谱分析的基本概念
广义上，信号频谱是指组成信号的全部频率分量 的总集；狭义上，一般的频谱测量中常将随频率 变化的幅度谱称为频谱。
频谱测量：在频域内测量信号的各频率分量，以 获得信号的多种参数。频谱测量的基础是付里叶 变换。
频谱的两种基本类型
➢ 离散频谱（线状谱），各条谱线分别代表某个 频率分量的幅度，每两条谱线之间的间隔相等
视频 滤波
Y放大
X放大
外差式频谱分析仪频率范围宽、灵敏度高、频 率分辨率可变，是目前频谱仪中数量最大的一种。 由于被分析的频谱依次被顺序采样，因而不能进行 实时分析。这种分析仪只能提供幅度谱，不能提供 相位谱。
输入通道（续3）
多级混频
射频输入 低通滤波
3.9GHz 带通滤波
340MHz 带通滤波
✓ 对线性系统非线性失真的测量，如测量噪声、失 真度、调制度等。
频谱分析仪的基本原理
频谱分析仪是使用不同方法在频域内对信号 的电压、功率、频率等参数进行测量并显示的仪 器。一般有FFT分析（实时分析）法、非实时分析 法两种实现方法。
➢FFT分析法：在特定时段中对时域数字信号进行 FFT变换，得到频域信息并获取相对于频率的幅度、 相位信息。可充分利用数字技术和计算机技术， 非常适于非周期信号和持续时间很短的瞬态信号 的频谱测量。
后用检波器将该频率分量变为直流信号，再送到显示 器将直流信号的幅度显示出来。为显示输入信号的各 频率分量，带通滤波器的中心频率是多个或可变的。
✓ 档级滤波式频谱仪 ✓ 并行滤波式频谱仪 ✓ 扫频滤波式频谱仪 ✓ 数字滤波式频谱仪
档级滤波式频谱仪
这种方法简单易行，但在频带较宽或较高频段的 情况下需要大量滤波器，仪器体积过大；由于通带窄， 分辨力和灵敏度都不是很高。一般用于低频段的音频 测试等场合。
恒百分比带宽分析式频谱仪：频率轴采用对数 刻度，频率范围覆盖较宽，能兼顾高、低频段的频 率分辨率，适用于噪声类广谱随机信号的分析。
目前许多数字式频谱仪可以方便地实现不同带 宽的FFT分析以及两种频率刻度的显示，故这种分 类方法并不适用于数字式频谱仪。
9.2.1 滤波式频谱分析技术
➢ 滤波式频谱分析仪原理及分类 基本原理：先用带通滤波器选出待分析信号，然
9.1.1 信号分析和信号频谱的概念
信号的定义及种类 信号的概念广泛出现于各领域中。这里所说的均
指电信号，一般可表示为一个或多个变量的函数。按 照信号随时间变化的特点，可分为
➢确定信号与随机信号 ➢连续时间信号与离散时间信号 ➢周期信号与非周期信号
其它分类如：奇信号与偶信号，调制信号与载波 信号，能量有限信号与功率有限信号 ……
按工作频带分类：高频、射频、低频等频谱仪。
频谱分析仪的分类（续1）
模拟式频谱仪与数字式频谱仪
模拟式频谱仪：
数字式频谱仪：非扫
以扫描式为基础构成， 描式，以数字滤波器或
采用滤波器或混频器 FFT变换为基础构成。精
将被分析信号中各频 度高、性能灵活，但受到
率分量逐一分离。所 数字系统工作频率的限制。
ux A/D
数据缓存 数字滤波器
数字检波平均
显示
时基地址控制
带通滤波器的性能指标
带宽
A2 理想滤波器
A2 实际滤波器
1 0.707
RBW
3dB带宽
RBW RBW
3dB点
0
f1 f0 f2
f
0
f
分辨率带宽（RBW）反
通常是指3dB带宽， 映了滤波器区分两个相同幅
或称半功率带宽
度、不同频率的信号的能力
对应的周期信号付氏变换式为：
频谱密度函数 简称频谱
F j 2 cn n0 n
周期信号的频谱特性
频谱密度由无穷个冲激函数组成，位于谐波频率 nω0处冲激函数的强度是第nቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ付氏级数系数的2π 倍。
离散性：频谱是离散的，由无穷多个冲激函数组 成；
谐波性：谱线只在基波频率的整数倍上出现，即 谱线代表的是基波及其高次谐波分量的幅度或相 位信息；
0.2f0
0.5f0
f0
2f0
5f0
对数频率
1倍频程 1倍频程
恒百分比带宽滤波器的绝对带宽B与中心频率 f0的比值（即相对带宽）是常数。扫描式频谱仪、 档级滤波式频谱仪及并行滤波式频谱仪大多采用恒 百分比带宽分析。
在对数刻度下，恒百分比带宽滤波器的频率 特性曲线关于其中心频率f0对称。常用“倍频程选 择性”表示远离中心频率一倍频率处（0.5f0和2f0） 的滤波器衰减量。
10.7MHz
100KHz
~3GHz 4GHz~6.9GHz
3.56GHz
329.3MHz
第一本振
第二本振
第三本振
高中频很难实现窄带带通滤波和性能良好的检 波，需要进行多级变频（混频）处理。第一混频实 现高中频频率变换，再由第二、三级甚至第四级混 频将固定的中频逐渐降低。每级混频之后有相应的 带通滤波器抑制高次谐波交调分量。
➢ 连续频谱，可视为谱线间隔无穷小，如非周期 信号和各种随机噪声的频谱
周期信号的付氏变换
一个周期为T的信号f(t)可以用复指数级数展开表
示为：
f (t )
cne jn0t
n
其中
0
2
T
, cn
1 T
T / 2 f (t )e jn0t dt
T / 2
cn称为周期信号f(t)的付氏级数系数，或f(t)的频谱系 数。付氏级数明确地表现了信号的频域特性。
频谱分析仪的基本原理（续）
➢非实时分析法
在任意瞬间只有一个频率成分能被测量，无法得 到相位信息。适用于连续信号和周期信号的频谱测量。
✓扫频式分析：使分析滤波器的频率响应在频率轴 上扫描。
✓差频式分析（外差式分析）：利用超外差接收机 的原理，将频率可变的扫频信号与被分析信号进行 差频，再对所得的固定频率信号进行测量分析，由 此依次获得被测信号不同频率成分的幅度信息。这 是频谱仪最常采用的方法。
收敛性：各次谐波的幅度随着谐波次数的增大而 逐渐减小。
脉冲宽度和频带宽度
周期信号的脉冲宽度和频带宽度是两个不同的概 念。有效频带宽度与脉冲宽度成反比。
脉冲宽度是时域概念，指在一个周期内脉冲波形 的两个零点之间的时间间隔；
频带宽度（带宽）是频域概念，通常规定：在周 期信号频谱中，从零频率到需要考虑的最高次谐波频 率之间的频段即为该信号的有效占有带宽，亦称频带 宽度。实际应用中，常把零频到频谱包络线第一个零 点间的频段作为频带宽带。
带通滤波器的性能指标（续3）
滤波器响应时间（建立时间）
信号从加到滤波器输入端到获得稳定输出所需 的时间。通常用达到稳幅幅度的90％所需的时间TR 来表述，它与绝对带宽B成反比：TR∝1/B。
对恒百分比带宽滤波器，一般用达到稳态输出 所需的信号周期数来代表：nR＝f0×TR＝TR/T0，表示 响应时间内的周期数。
在T1＝T0/4、T1＝T0/8、T1＝T0/16情况下的方波频 谱图如下：
cn T1=T0 /4
T1=T0/8 T1=T0/16
- w00 w0 cn
- w00 w0 cn
- w00 w 0
nw0 nw0