Penganalisis spektrumadalah alat yang ampuh untuk melakukan pengukuran kebisingan. Secara umum, penganalisis spektrum dapat menampilkan hubungan antara daya (atau tegangan) dan frekuensi, yang mirip dengan kurva kepadatan spektral kebisingan. Faktanya, beberapa penganalisis spektrum mempunyai mode operasi khusus yang memungkinkan hasil pengukuran ditampilkan langsung dalam satuan kerapatan spektral (yaitu nV/rt-Hz). Dalam kasus lain, hasil pengukuran harus dikalikan dengan faktor koreksi untuk mengubah satuan ukuran yang relevan menjadi satuan kerapatan spektral.
penganalisis spektrum, menyukaiosiloskop, keduanya digital dan analog. Salah satu metode menghasilkan kurva spektral dengan analogpenganalisa spektrumadalah menyapu filter band-pass pada berbagai frekuensi sambil memplot nilai keluaran filter yang diukur. Pendekatan lain adalah dengan menggunakan penerimaan superheterodyne, yang melakukan pemindaian osilator lokal pada berbagai frekuensi. Namun, penganalisis spektrum digital menggunakan transformasi Fourier cepat untuk menghasilkan spektrum (sering digunakan dengan teknologi penerima superheterodyne).
Meskipun alat analisa spektrum yang digunakan memiliki model yang berbeda, beberapa parameter utama tetap perlu diperhatikan. Frekuensi mulai dan berhenti menunjukkan rentang frekuensi di mana filter bandpass dipindai. Bandwidth resolusi adalah lebar filter bandpass yang dipindai dalam rentang frekuensi. Mengurangi bandwidth resolusi akan meningkatkan kemampuan penganalisis spektrum untuk memproses sinyal pada frekuensi diskrit sekaligus memperpanjang waktu pemindaian. Gambar 1 menunjukkan pengoperasian filter pemindaian. Gambar 2 dan Gambar 3 menunjukkan hasil yang diperoleh ketika penganalisis spektrum yang sama menggunakan bandwidth resolusi berbeda. Pada Gambar 2, karena resolusi bandwidth diatur sangat kecil, komponen frekuensi diskrit (yaitu, 150 Hz) ditangani dengan baik. Di sisi lain, pada Gambar 3, komponen frekuensi diskrit (yaitu, 1200 Hz) belum ditangani dengan baik karena bandwidth resolusi diatur menjadi sangat besar.
Gambar 1.
Gambar 2.
Gambar 3.
