Theory of operation[edit]Swept-tune

Theory of operation[edit]

Swept-tuned[edit]
As discussed above in types, a swept-tuned spectrum analyzer down-converts a portion of the input signal spectrum to the center frequency of a band-pass filter by sweeping the voltage-controlled oscillator through a range of frequencies, enabling the consideration of the full frequency range of the instrument.

The bandwidth of the band-pass filter dictates the resolution bandwidth, which is related to the minimum bandwidth detectable by the instrument. As demonstrated by the animation to the right, the smaller the bandwidth, the more spectral resolution. However, there is a trade-off between how quickly the display can update the full frequency span under consideration and the frequency resolution, which is relevant for distinguishing frequency components that are close together. For a swept-tuned architecture, this relation for sweep time is useful:

S T = k ( S p a n ) R B W 2 {displaystyle ST={frac {k(mathrm {Span} )}{RBW^{2}}}}
Where ST is sweep time in seconds, k is proportionality constant, Span is the frequency range under consideration in hertz, and RBW is the resolution bandwidth in Hertz.[3] Sweeping too fast, however, causes a drop in displayed amplitude and a shift in the displayed frequency.[4]

Also, the animation contains both up- and down-converted spectra, which is due to a frequency mixer producing both sum and difference frequencies. The local oscillator feedthrough is due to the imperfect isolation from the IF signal path in the mixer.

For very weak signals, a pre-amplifier is used, although harmonic and intermodulation distortion may lead to the creation of new frequency components that were not present in the original signal.

FFT-based[edit]
With an FFT based spectrum analyzer, the frequency resolution is Δ ν = 1 / T {displaystyle Delta
u =1/T} , the inverse of the time T over which the waveform is measured and Fourier transformed.

With Fourier transform analysis in a digital spectrum analyzer, it is necessary to sample the input signal with a sampling frequency ν s {displaystyle
u _{s}} that is at least twice the bandwidth of the signal, due to the Nyquist limit.[5] A Fourier transform will then produce a spectrum containing all frequencies from zero to ν s / 2 {displaystyle
u _{s}/2} . This can place considerable demands on the required analog-to-digital converter and processing power for the Fourier transform, making FFT based spectrum analyzers limited in frequency range.


Frequency spectrum of the heating up period of a switching power supply (spread spectrum) incl. waterfall diagram over a few minutes.
Hybrid superheterodyne-FFT[edit]
Since FFT based analyzers are only capable of considering narrow bands, one technique is to combine swept and FFT analysis for consideration of wide and narrow spans. This technique allows for faster sweep time.

This method is made possible by first down converting the signal, then digitizing the intermediate frequency and using superheterodyne or FFT techniques to acquire the spectrum.

One benefit of digitizing the intermediate frequency is the ability to use digital filters, which have a range of advantages over analog filters such as near perfect shape factors and improved filter settling time. Also, for consideration of narrow spans, the FFT can be used to increase sweep time without distorting the displayed spectrum.

Realtime FFT[edit]

Illustration showing Spectrum Analyzer Blind Time

Comparison between Swept Max Hold and Realtime Persistence displays

Bluetooth signal hidden behind wireless LAN signal
A realtime spectrum analyser does not have any such blind time—up to some maximum span, often called the "realtime bandwidth". The analyser is able to sample the incoming RF spectrum in the time domain and convert the information to the frequency domain using the FFT process. FFT's are processed in parallel, gapless and overlapped so there are no gaps in the calculated RF spectrum and no information is missed.

Online realtime and offline realtime[edit]
In a sense, any spectrum analyzer that has vector signal analyzer capability is a realtime analyzer. It samples data fast enough to satisfy Nyquist Sampling theorem and stores the data in memory for later processing. This kind of analyser is only realtime for the amount of data / capture time it can store in memory and still produces gaps in the spectrum and results during processing time.

FFT overlapping[edit]
Minimizing distortion of information is important in all spectrum analyzers. The FFT process applies windowing techniques to improve the output spectrum due to producing less side lobes. The effect of windowing may also reduce the level of a signal where it is captured on the boundary between one FFT and the next. For this reason FFT's in a Realtime spectrum analyzer are overlapped. Overlapping rate is approximately 80%. An analyzer that utilises a 1024-point FFT process will re-use approximately 819 samples from the

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ทฤษฎีของการทำงาน [แก้]ปรับกวาด [แก้]ดังที่กล่าวไว้ข้างในประเภท สเปกตรัมปรับกวาดลงแปลงบางส่วนของสเปกตรัมสัญญาณความถี่กลางของตัวกรองผ่านแถบ โดยกวาดที่ควบคุมแรงดันออสซิลเลเตอร์ผ่านช่วงความถี่ พิจารณาของช่วงคลื่นความถี่ของเครื่องมือการเปิดใช้งานแบนด์วิดท์ของตัวกรองผ่านแถบบอกความละเอียดแบนด์วิดธ์ ซึ่งเกี่ยวข้องกับแบนด์วิดท์ต่ำสุดที่ตรวจพบ โดยเครื่องมือ โดยการเคลื่อนไหวด้านขวา แบนด์วิดท์ที่มีขนาดเล็ก ละเอียดมากสเปกตรัม อย่างไรก็ตาม มีการปิดระหว่างความเร็วการแสดงผลสามารถปรับปรุงช่วงคลื่นความถี่ภายใต้การพิจารณาและความละเอียดความถี่ ที่เกี่ยวข้องสำหรับการแยกแยะส่วนประกอบความถี่ที่อยู่ใกล้กัน สำหรับสถาปัตยกรรมปรับกวาด ความสัมพันธ์นี้กวาดครั้งมีประโยชน์: S T = k (S p a n) R B W 2 { displaystyle ST = { frac {k (mathrm {ช่วง}) } { RBW ^ { 2 } } } เซนต์เป็นเวลากวาดวินาที k เป็นค่าคงสัดส่วน ช่วงเป็นช่วงความถี่ภายใต้การพิจารณาใน hertz และ RBW เป็นแบนด์วิดธ์ความละเอียดเฮิรตซ์ [3] อย่างไรก็ตาม กวาดเร็วเกินไป ทำให้วางในการแสดงคลื่นและการเปลี่ยนแปลงในความถี่แสดง [4]ยัง การเคลื่อนไหวประกอบด้วยสเปกตรัมทั้งแปลงขึ้น และลง ซึ่งเป็นการผสมความถี่ที่ผลิตความถี่ผลรวมและผลต่างเนื่องจาก Feedthrough ออสซิลเลเตอร์ท้องถิ่นที่มีเนื่องจากไม่สมบูรณ์แยกจากเส้นทางสัญญาณถ้าในเครื่องผสมสัญญาณอ่อนมาก เครื่องขยายเสียงก่อนใช้ แม้ว่าความผิดเพี้ยนฮาร์มอนิกรวม และ intermodulation อาจนำไปสู่การสร้างคอมโพเนนต์ความถี่ใหม่ที่ไม่อยู่ในสัญญาณเดิมพวกคะแนน [แก้]เป็นพวกตามสเปกตรัม ความละเอียดความถี่เป็นΔν = 1 / T { displaystyle Delta
u = 1/T }, การผกผันของเวลาที่รูปคลื่นของการวัด และแปลงฟูริเยร์ด้วยการวิเคราะห์การแปลงฟูริเยร์ในเครื่องวิเคราะห์สเปกตรัมดิจิตอล จึงจำเป็นต้องตัวอย่างสัญญาณสุ่มตัวอย่างความถี่νมี s ด้วย {displaystyle
u _ {s } } ที่น้อยสองแบนด์วิดธ์ของสัญญาณ เนื่องจากขีดจำกัดยัง [5] การแปลงฟูริเยร์แล้วจะผลิตคลื่นที่ประกอบด้วยความถี่ทั้งหมดจากศูนย์ถึงν s / 2 { displaystyle
u _ {s } / 2 } นี้สามารถวางความต้องการมากบนตัวแปลงแอนะล็อกดิจิทัลจำเป็น และการประมวลผลสำหรับการแปลงฟูริเยร์ ทำให้พวกใช้เครื่องวิเคราะห์สเปกตรัมในช่วงความถี่สเปกตรัมความถี่ของเครื่องทำความร้อนขึ้นเวลาเปลี่ยนพาวเวอร์ซัพพลาย (แผ่สเปกตรัม) รวมน้ำตกไดอะแกรมไปกี่นาทีไฮบริดสลี superheterodyne เลิกลือ [แก้]เนื่องจากเครื่องวิเคราะห์พวกที่คะแนนมีเพียงพิจารณาวงแคบ เทคนิคหนึ่งคือการ รวมกวาด และครอบคลุมพวกวิเคราะห์พิจารณากว้าง และแคบ เทคนิคนี้ช่วยให้การกวาดที่รวดเร็ววิธีนี้ทำ โดยลงเป็นครั้งแรกที่แปลงสัญญาณ แล้วความถี่กลางแปลงเป็นดิจิทัล และใช้ superheterodyne หรือพวกเทคนิครับสเปกตรัมหนึ่งประโยชน์ของการแปลงเป็นดิจิทัลความถี่ระดับกลางคือ ความสามารถในการใช้ตัวกรองดิจิตอล ซึ่งมีข้อดีมากกว่ากรองแบบแอนะล็อกเช่นใกล้ทรงปัจจัยและปรับปรุงตัวกรองที่ตั้งเวลา ยัง พิจารณาครอบคลุมแคบ พวกสามารถใช้เพื่อเพิ่มเวลากวาดโดยไม่บิดเบือนสเปกตรัมแสดงพวก Realtime [แก้]ภาพประกอบแสดงเวลาตาบอดวิเคราะห์สเปกตรัมแสดงเปรียบเทียบระหว่างกวาดแม็กซ์ถือและความคงทนเรียลไทม์เบื้องหลังสัญญาณ LAN ไร้สายสัญญาณบลูทูธวิเคราะห์สเปกตรัมแบบเรียลไทม์ได้ตลอดเวลาเช่นตาบอด — ถึงบางช่วงสูงสุด มักเรียกว่า "แบนด์วิดธ์เรียลไทม์" การวิเคราะห์ตัวอย่างคลื่น RF เข้ามาในโดเมนเวลา และแปลงข้อมูลโดเมนความถี่โดยใช้กระบวนการพวกได้ ของพวกมีการประมวลผลแบบขนาน แบบ gapless และคาบเกี่ยวกันจึงไม่มีช่องว่างในคลื่นความถี่ RF คำนวณ และไม่มีข้อมูลจะไม่ได้รับเรียลไทม์ออนไลน์และออฟไลน์ realtime [แก้]ในความรู้สึก สเปกตรัมที่มีความสามารถในการวิเคราะห์สัญญาณเวกเตอร์เป็นเครื่องวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ มันตัวอย่างข้อมูลเร็วพอเพื่อตอบสนองทฤษฎีบทยังสุ่มตัวอย่าง และเก็บข้อมูลในหน่วยความจำสำหรับการประมวลผลในภายหลัง ชนิดของการวิเคราะห์นี้เป็น realtime เท่านั้นสำหรับข้อมูล / จับเวลาสามารถเก็บในหน่วยความจำ และยังก่อให้เกิดช่องว่างในสเปกตรัม และผลในระหว่างการประมวลผลพวกซ้อน [แก้]ลดความผิดเพี้ยนของข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญในเครื่องวิเคราะห์สเปกตรัมทั้งหมด กระบวนการพวกนี้ windowing เทคนิคการปรับปรุงสเปกตรัมออกเนื่องจากการผลิตน้อยกว่าด้านข้าง ผลของการ windowing อาจจะลดระดับของสัญญาณที่จับภาพบนขอบเขตระหว่างพวกหนึ่งและถัดไป ด้วยเหตุนี้ พวกในเครื่องวิเคราะห์สเปกตรัม Realtime ซ้อนทับ ราคาเหลื่อมเป็นประมาณ 80% วิเคราะห์ที่ใช้ 1024 จุดพวกกระบวนการจะใช้อีกประมาณ 819 ตัวอย่างจากการ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ทฤษฎีของการดำเนินงาน [แก้ไข]

Swept แต่ง [แก้ไข]
ตามที่กล่าวข้างต้นในประเภทวิเคราะห์สเปกตรัมกวาดปรับลงแปลงส่วนของคลื่นสัญญาณอินพุตความถี่ศูนย์กลางของการกรองผ่านแถบโดยกวาดแรงดันไฟฟ้าควบคุม oscillator ผ่านช่วงของความถี่ที่ช่วยให้การพิจารณาของช่วงความถี่เต็มรูปแบบของเครื่องดนตรี.

แบนด์วิดธ์ของตัวกรองผ่านแถบสั่งแบนด์วิดธ์ละเอียดที่เกี่ยวข้องกับแบนด์วิดธ์ต่ำสุดที่ตรวจพบโดยเครื่องมือ ในฐานะที่เป็นแสดงให้เห็นโดยการเคลื่อนไหวทางด้านขวาที่มีขนาดเล็กแบนด์วิดธ์ที่มีความละเอียดมากขึ้นสเปกตรัม อย่างไรก็ตามมีการค้าระหว่างวิธีการอย่างรวดเร็วจอแสดงผลสามารถปรับปรุงช่วงความถี่เต็มรูปแบบภายใต้การพิจารณาและความละเอียดของความถี่ซึ่งมีความเกี่ยวข้องสำหรับส่วนประกอบความถี่ที่แตกต่างที่อยู่ใกล้กัน สำหรับสถาปัตยกรรมกวาดปรับความสัมพันธ์นี้ได้เวลากวาดเป็นประโยชน์:

ST = k (S PAN) RBW 2 { displaystyle ST = { frac {k ( mathrm {Span})} {RBW ^ {2}} }}
ไหน ST เป็นเวลาที่กวาดในไม่กี่วินาที K เป็นสัดส่วนคงที่ช่วงคือช่วงความถี่ภายใต้การพิจารณาในเฮิรตซ์และ RBW เป็นแบนด์วิดธ์ในความละเอียดเฮิรตซ์. [3] กวาดเร็วเกินไป แต่ทำให้เกิดการลดลงของความกว้างแสดงและการเปลี่ยนแปลงความถี่ในการแสดงที่. [4]

นอกจากนี้การเคลื่อนไหวมีทั้งขึ้นและลงแปลงสเปกตรัมซึ่งเกิดจากการผสมความถี่รวมทั้งการผลิตและความแตกต่างความถี่ . feedthrough oscillator ท้องถิ่นเกิดจากการแยกที่ไม่สมบูรณ์จากเส้นทางสัญญาณถ้าในการผสม.

สำหรับสัญญาณอ่อนแอมากที่มีเครื่องขยายเสียงก่อนจะใช้แม้จะสอดคล้องกันและ intermodulation บิดเบือนอาจนำไปสู่การสร้างส่วนประกอบความถี่ใหม่ที่ไม่ได้ถูกนำเสนอใน สัญญาณเดิม.

FFT-based [แก้ไข]
ด้วยการวิเคราะห์สเปกตรัม FFT ตามมติความถี่Δν = 1 / T { displaystyle Delta nu = 1 / T} ผกผันของเวลาทีมากกว่าที่รูปแบบของคลื่น เป็นวัดและฟูริเยร์เปลี่ยน.

ด้วยการแปลงฟูริเยวิเคราะห์ในวิเคราะห์สเปกตรัมดิจิตอลมันเป็นสิ่งจำเป็นที่จะลิ้มลองสัญญาณที่มีความถี่ในการสุ่มตัวอย่างνวินาที { displaystyle nu _ {s}} ที่มีอย่างน้อยสองครั้งแบนด์วิดธ์ของสัญญาณ เนื่องจากขีด จำกัด Nyquist. [5] ฟูริเยร์เปลี่ยนแล้วจะผลิตคลื่นความถี่ที่มีความถี่ทั้งหมดจากศูนย์ถึงν S / 2 { displaystyle nu _ {s} / 2} นี้สามารถวางความต้องการมากในการที่จำเป็นอนาล็อกเป็นดิจิตอล Converter และพลังการประมวลผลสำหรับแปลงฟูเรียทำให้ FFT ตามวิเคราะห์สเปกตรัม จำกัด ในช่วงความถี่.


ความถี่สเปกตรัมของช่วงเวลาที่ร้อนขึ้นของแหล่งจ่ายไฟสลับ (การแพร่กระจายคลื่นความถี่) รวม แผนภาพน้ำตกในช่วงไม่กี่นาที.
superheterodyne-FFT ไฮบริด [แก้ไข]
ตั้งแต่วิเคราะห์ FFT ตามเป็นเพียงความสามารถในการพิจารณาวงดนตรีที่แคบเทคนิคหนึ่งคือการรวมกวาดและการวิเคราะห์ FFT เพื่อประกอบการพิจารณาของ ebay กว้างและแคบ เทคนิคนี้ช่วยให้เวลากวาดเร็วขึ้น.

วิธีนี้จะทำไปโดยครั้งแรกที่ลงแปลงสัญญาณแล้วแปลงเป็นดิจิทัลความถี่กลางและใช้ superheterodyne หรือ FFT เทคนิคที่จะได้รับคลื่นความถี่.

ประโยชน์ของการแปลงเป็นดิจิทัลความถี่กลางคือความสามารถในการใช้ตัวกรองดิจิตอล ซึ่งมีช่วงของข้อได้เปรียบกว่าฟิลเตอร์แบบอนาล็อกเช่นใกล้ปัจจัยรูปร่างที่สมบูรณ์แบบและตัวกรองที่ดีขึ้นเวลาปักหลัก นอกจากนี้สำหรับการพิจารณาของช่วงแคบ FFT สามารถนำมาใช้เพื่อเพิ่มเวลากวาดไม่บิดเบือนสเปกตรัมแสดง.

เรียลไทม์ FFT [แก้ไข]

ภาพประกอบแสดงวิเคราะห์สเปกตรัมตาบอดเวลา

เปรียบเทียบระหว่าง Swept จองแม็กซ์และเรียลไทม์คงทนแสดง

สัญญาณบลูทู ธ ที่ซ่อนอยู่หลังสัญญาณ LAN แบบไร้สาย
วิเคราะห์สเปกตรัมเรียลไทม์ไม่ได้มีคนตาบอดเวลาขึ้นเช่นบางช่วงสูงสุดมักจะเรียกว่า "เรียลไทม์แบนด์วิดธ์" วิเคราะห์ความสามารถในการลิ้มลองคลื่น RF ที่เข้ามาในโดเมนเวลาและแปลงข้อมูลไปยังโดเมนความถี่โดยใช้กระบวนการ FFT FFT ของการประมวลผลแบบขนานที่ไม่มีช่องโหว่และซ้อนทับเพื่อให้มีช่องว่างในสเปกตรัม RF คำนวณไม่มีและไม่มีข้อมูลจะพลาด.

เรียลไทม์ออนไลน์และออฟไลน์เรียลไทม์ [แก้ไข]
ในความรู้สึกวิเคราะห์สเปกตรัมใด ๆ ที่มีความสามารถในเวกเตอร์สัญญาณ Analyzer เป็นวิเคราะห์เรียลไทม์ . มันตัวอย่างข้อมูลที่รวดเร็วมากพอที่จะตอบสนองความทฤษฎีบท Nyquist การเก็บตัวอย่างและเก็บข้อมูลในหน่วยความจำสำหรับการประมวลผลในภายหลัง ชนิดของการวิเคราะห์นี้เป็นเรียลไทม์เฉพาะสำหรับจำนวนของข้อมูลที่ / เวลาจับก็สามารถเก็บไว้ในหน่วยความจำและยังก่อให้เกิดช่องว่างในคลื่นความถี่และผลในช่วงเวลาการประมวลผล.

FFT ทับซ้อน [แก้ไข]
การลดการบิดเบือนของข้อมูลที่มีความสำคัญในทุกวิเคราะห์สเปกตรัม กระบวนการ FFT จะใช้เทคนิคในการปรับปรุง Windowing สเปกตรัมการส่งออกอันเนื่องมาจากการผลิตกลีบด้านข้างน้อย ผลของการ Windowing อาจจะลดระดับของสัญญาณที่มันถูกจับที่ชายแดนระหว่างหนึ่ง FFT และถัดไป ด้วยเหตุนี้ FFT ในเรียลไทม์วิเคราะห์สเปกตรัมมีการซ้อนทับ อัตราที่ทับซ้อนกันอยู่ที่ประมาณ 80% วิเคราะห์ที่ใช้กระบวนการ FFT 1024 จุดจะกลับมาใช้ประมาณ 819 ตัวอย่างจาก

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ทฤษฎีการแก้ไข ]กวาดปรับ [ แก้ไข ]ตามที่กล่าวไว้ข้างต้นในประเภท , กวาดสัญญาณวิเคราะห์สเปกตรัมลงแปลงส่วนของสัญญาณคลื่นความถี่ไปยังศูนย์ความถี่ของตัวกรอง band-pass โดยกวาดแรงดันควบคุม Oscillator ผ่านช่วงของความถี่ ให้พิจารณาจากความถี่ในช่วงเต็มของเครื่องมือแบนด์วิดธ์ของไส้กรอง band-pass สั่งการความละเอียดแบนด์วิธซึ่งเกี่ยวข้องกับขั้นต่ำแบนด์วิธได้โดยเครื่องมือ ดังที่แสดงโดยภาพเคลื่อนไหวขวาขนาดแบนด์วิดธ์ , ความเงามากขึ้น อย่างไรก็ตาม มีการแลกเปลี่ยนระหว่างวิธีการได้อย่างรวดเร็วแสดงสามารถปรับปรุงช่วงความถี่เต็มรูปแบบภายใต้การพิจารณาและความถี่ละเอียดซึ่งมีความเกี่ยวข้องกับการแยกความถี่ต่างๆ ที่ใกล้ชิดกัน สำหรับกวาดปรับสถาปัตยกรรมนี้ความสัมพันธ์เวลากวาดเป็นประโยชน์ :s t = k ( S P A N ) R B W 2 { displaystyle ST = { frac { K ( mathrm { ( } ) } { rbw ^ { 2 } } } }ที่ St กวาดเวลาในวินาที , k เป็นค่าคงที่ได้สัดส่วน ช่วงคือ ช่วงความถี่ภายใต้การพิจารณาในเฮิรตซ์ และมีความละเอียด rbw แบนด์วิดธ์ในเฮิร์ตซ์ . [ 3 ] กวาดเร็วมาก อย่างไรก็ตาม สาเหตุการลดลงของการแสดงและการเปลี่ยนแปลงในแสดงความถี่ [ 5 ]นอกจากนี้ ภาพเคลื่อนไหว มีทั้งขึ้นและลงแปลงสเปกตรัม ซึ่งเกิดจากการผสมผลิตทั้งผลรวมความถี่และความถี่แตกต่าง การ feedthrough oscillator ท้องถิ่น เนื่องจากการแยกสัญญาณไม่สมบูรณ์จากเส้นทางในการผสมสำหรับสัญญาณอ่อนแอมาก , ปรีแอมป์ใช้ ถึงแม้เสียงประสานและ intermodulation บิดเบือนอาจนำไปสู่การสร้างใหม่ของความถี่ส่วนประกอบที่ถูกไม่ได้อยู่ในสัญญาณเดิมหน่วยพื้นฐาน [ แก้ไข ]กับหน่วยวิเคราะห์สเปกตรัมความถี่ตาม มติΔν = 1 / T { displaystyle เดลต้าu = 1 T / } , 3 เวลา t ซึ่งเป็นตัววัดและฟูเรียร์แปลงด้วยการวิเคราะห์ฟูเรียร์ในการวิเคราะห์สเปกตรัมดิจิตอล มันเป็นสิ่งจำเป็นที่จะใช้สัญญาณที่มีความถี่ในการสุ่มตัวอย่างν S { displaystyleคุณ _ { S } } ที่อย่างน้อยสองครั้งแบนด์วิดท์ของสัญญาณ เนื่องจากข้อจำกัดของไนควิสต์ [ 5 ] ฟูเรียร์แล้วจะผลิตคลื่นที่มีความถี่ทั้งหมดจากศูนย์ν S / 2 { displaystyleคุณ _ { s } 2 } นี้สามารถวางความต้องการมากในความต้องการงูปล้องทองและพลังการประมวลผลการแปลง , การใช้เครื่องวิเคราะห์สเปกตรัม FFT จำกัดในช่วงความถี่ความถี่สเปกตรัมของความร้อนขึ้นช่วงเวลาของการสลับแหล่งจ่ายไฟ ( แผ่สเปกตรัม ) รวมน้ำตกแผนภาพไปไม่กี่นาทีแบบ FFT ซึ่งรับสัญญาณวิทยุ [ แก้ไข ]ตั้งแต่ใช้ FFT วิเคราะห์จะสามารถพิจารณาวงแคบ เทคนิคหนึ่งคือการรวมกวาดและการวิเคราะห์ FFT การพิจารณาขยายกว้างและแคบ เทคนิคนี้จะช่วยให้เวลากวาดเร็วขึ้นวิธีนี้จะทำให้เป็นไปได้โดยก่อนลงแปลงสัญญาณแล้ว digitizing ความถี่กลางและใช้เทคนิคซึ่งรับสัญญาณวิทยุหรือหน่วยรับคลื่นหนึ่งประโยชน์ของ digitizing ความถี่ปานกลาง มีความสามารถในการใช้ตัวกรองแบบดิจิตอลซึ่งมีช่วงของข้อได้เปรียบกว่าตัวกรองอนาล็อกเช่นใกล้ปัจจัยรูปร่างที่สมบูรณ์แบบและการปรับปรุงตัวกรอง . นอกจากนี้ การพิจารณาครอบคลุมแคบ หน่วยสามารถใช้เพิ่มเวลากวาด โดยไม่บิดเบือนแสดงสเปกตรัมเรียลไทม์ศ. [ แก้ไข ]ภาพประกอบแสดงเวลาวิเคราะห์สเปกตรัม ตาบอดการเปรียบเทียบระหว่างกวาดแม็กซ์ถือและเรียลไทม์การแสดงสัญญาณที่ซ่อนอยู่หลังสัญญาณ LAN ไร้สายบลูทู ธเรียลไทม์วิเคราะห์สเปกตรัม ไม่ได้มีเวลาใด ๆเช่นตาบอดถึงบางช่วงสูงสุด มักจะเรียกว่า " เรียลไทม์แบนด์วิดธ์ " Analyser สามารถใช้คลื่นความถี่ RF เข้ามาในการแปลงข้อมูลไปยังโดเมนความถี่ โดยใช้กระบวนการเกิด . ของหน่วยประมวลผลแบบขนานได้ ถุงยางกัน ไม่มีช่องว่างในการคํานวณ Rf สเปกตรัมและไม่มีข้อมูลพลาดเรียลไทม์เรียลไทม์ออนไลน์และออฟไลน์ [ แก้ไข ]ในความรู้สึกใด ๆ , เครื่องวิเคราะห์สเปกตรัมที่มีความสามารถวิเคราะห์สัญญาณเวกเตอร์เป็นเรียลไทม์วิเคราะห์ มันตัวอย่างข้อมูลที่รวดเร็วเพียงพอที่จะตอบสนอง Nyquist สุ่มทฤษฎีบทและเก็บข้อมูลในหน่วยความจำสำหรับการประมวลผลในภายหลัง ชนิดนี้ของเครื่องเป็นเรียลไทม์สำหรับปริมาณของข้อมูล / จับเวลา มันสามารถจัดเก็บในหน่วยความจำและยังสร้างช่องว่างในสเปกตรัมและผลลัพธ์ในการประมวลผลเกิดซ้อนกัน [ แก้ไข ]การลดความเพี้ยนของข้อมูลสำคัญในเครื่องวิเคราะห์สเปกตรัมทั้งหมด กระบวนการเกิดใช้หน้าต่างเทคนิคเพื่อปรับปรุงผลผลิตสเปกตรัมเนื่องจากผลิตน้อยข้างติ่ง ผลของหน้าต่างนอกจากนี้ยังอาจช่วยลดระดับของสัญญาณที่ถูกจับในเขตแดนระหว่างหนึ่งหน่วยและถัดไป เพราะเหตุนี้เกิดในเรียลไทม์วิเคราะห์สเปกตรัมจะคาบเกี่ยวกัน ซ้อนเท่ากันคือประมาณ 80% เป็นการวิเคราะห์ที่ใช้เป็น 1024 จุดเกิดกระบวนการจะใช้ประมาณ 819 ตัวอย่างจาก