El factor decisivo entre el analizador independiente o la tarjeta de sonido son las frecuencias que le interesan.
Grabaré el sonido que hace con un micrófono (suena diferente si está calibrado correctamente que si no lo está),
Si la diferencia es audible, esto significa que las frecuencias que desea medir son inferiores a 20 kHz, lo que significa que el equipo de audio funcionará. Esta es una buena noticia, ya que está disponible y es barata.
¡No uses un analizador de espectro de RF para esto! Primero, no hay necesidad de pagar por el ancho de banda adicional que no necesita, y en segundo lugar, tienen límites de ancho de banda inferiores que pueden no ser adecuados para usted. Tampoco hay necesidad de equipo especializado.
Una tarjeta de sonido (o conector de entrada de audio) en una PC, tableta o teléfono debería funcionar bien. Si tiene problemas de ruido, el culpable más probable sería un preamplificador de micrófono barato en su hardware, así que considere un preamplificador externo o un micrófono con preamplificador integrado. ¡Prueba la solución más barata primero!
Lo más probable es que su problema sea cómo obtener una buena señal , lo que significa que seleccione el micrófono / sensor, el preamplificador y la técnica adecuados.
Si el sonido está en el aire, entonces funcionará un micrófono. Sin embargo, si está interesado en las vibraciones (p. Ej., Para revisar un rodamiento), un transductor piezoeléctrico o un acelerómetro aplicado al chasis de la máquina captará las vibraciones mucho mejor, mientras ignora el ruido del aire. ¿Por qué no una pastilla de guitarra piezo? O tal vez un micrófono direccional. O dos micrófonos y tomar la diferencia entre las señales. Una buena adquisición es esencial, es mucho más fácil trabajar con una señal limpia.
Así que piense de dónde proviene el sonido que desea adquirir, de dónde proviene el ruido que desea ignorar y decida qué sensor necesita.
Hay varios paquetes de software agradables para mostrar FFT en tiempo real en una PC. Pruebe analizador visual (gratis), por ejemplo. . Si puede ver las diferencias en el espectro, puede escribir un poco de software para adquirir la señal, FFT y detectar automáticamente las cosas relevantes. Usaría Python + Scipy para esto, ya que tiene herramientas de procesamiento de señales potentes y convenientes. O explota una aplicación de afinación de guitarra como dice Henry.