一、工作原理方面

1. 信號轉換方式
   • 直接數字式頻譜分析儀（DDSA）
     • 先通過高速模數轉換器（ADC）將被測模擬信號轉換為數字信號，然后利用離散傅里葉變換（DFT）或其快速算法FFT將數字時域信號轉換為頻域信號。這種轉換是基于數字信號處理技術，完全在數字域進行操作。
   • 模擬式頻譜分析儀
     • 主要基于掃頻超外差原理。它將被測信號與一個掃頻本振信號混頻，使被測信號搬移到中頻（IF），然后通過中頻濾波器、放大器等模擬電路對中頻信號進行處理，最后通過檢波器得到信號的幅度等信息。其頻譜分析是基于模擬電路對不同頻率信號的濾波、放大和檢測。
2. 頻率分辨率
   • DDSA
     • 頻率分辨率取決于采樣點數$N$和采樣頻率$f_s$，公式為$\Delta f=\frac{f_s}{N}$?？梢酝ㄟ^增加采樣點數或降低采樣頻率來提高頻率分辨率，在一定范圍內能夠靈活調整。
   • 模擬式頻譜分析儀
     • 頻率分辨率主要由中頻濾波器的帶寬決定。中頻濾波器的帶寬越窄，頻率分辨率越高，但一般較難實現非常窄的帶寬，并且調整相對不夠靈活。

二、性能特點方面

1. 動態(tài)范圍
   • DDSA
     • 動態(tài)范圍受ADC的位數和量化噪聲等因素影響。一般來說，較高位數的ADC可以提供較大的動態(tài)范圍，但也會增加成本和計算復雜度?，F代的DDSA可以達到較高的動態(tài)范圍，例如80dB甚至更高。
   • 模擬式頻譜分析儀
     • 動態(tài)范圍主要取決于中頻放大器等模擬電路的性能。其動態(tài)范圍相對有限，通常在60 - 80dB左右。
2. 精度
   • DDSA
     • 頻譜分析的精度受ADC的精度、FFT算法的誤差等因素影響。如果ADC的量化誤差小，并且FFT算法優(yōu)化得好，DDSA可以實現較高的精度。
   • 模擬式頻譜分析儀
     • 精度受模擬電路元件參數的漂移、非線性等因素影響較大。例如，中頻濾波器的中心頻率和帶寬可能會隨著溫度等因素發(fā)生漂移，從而影響測量精度。

三、應用場景方面

1. 復雜信號分析
   • DDSA
     • 更適合分析復雜的數字信號或包含多個頻率成分且頻率范圍較寬的信號。例如，在現代通信系統中對高速數字調制信號（如OFDM信號）的分析，DDSA能夠準確地測量出各個子載波的頻譜特性。
   • 模擬式頻譜分析儀
     • 對于簡單的連續(xù)波信號或傳統的模擬調制信號（如AM、FM信號）的分析比較適用，在一些傳統的無線電發(fā)射機和接收機的調試中仍有應用。
2. 實時性要求
   • DDSA
     • 如果需要進行實時頻譜監(jiān)測，特別是在信號頻率變化較快的情況下，DDSA具有一定優(yōu)勢。它可以通過快速FFT算法及時更新頻譜信息。
   • 模擬式頻譜分析儀
     • 在實時性方面相對較差，因為其掃頻過程需要一定時間來完成整個頻率范圍的掃描。