频率响应函数(FRF)
的一个常见应用是测量机械系统的频率响应函数(FRF)。
这也称为网络分析，系统的输入和输出同时测量。
一个常见的假设是，如果系统是线性的，那么这个“变化”被频率响应函数(FRF)充分描述。
事实上，对于线性和稳定的系统，只要知道频率响应函数，就可以预测系统对任何输入的响应。
频率响应函数(FRF)，通过以下参量描述:
增益频率函数。
宽带激励可以是高斯分布的真随机噪声信号，也可以是一个伪随机信号，其振幅分布可以由用户来定义。
宽带这一术语可能具有误导性，因为一个好的实现的随机激励信号应该是频带有限的，并由分析频率范围的上限控制。
不像某些数字 (DSA)产品，在一个序列中使用多个离散的步进正弦信号 进行扫频正弦测试，CI扫频正弦测试使用一种真正的数字合成技术，用极类似的平滑过渡从一个频率到另一个频率产生正弦扫描。
这就确保了在测试中没有发生剧烈的过渡，不会使UUT受到冲击振动。
扫频正弦可以用线性或对数形式扫过。
线性扫描意味着频率将以恒定的速度变化，单位为Hz/秒。
在这种情况下，扫描速率是恒定的，在所有频率下是相同的。
另一种方法是，可以将扫描模式设置为对数或对数。测量和显示数百个FRF信号的能力。
在PC FRF中，FRF信号由PC而不是Spider来计算。
由于PC FRF依赖于PC的资源，它比Spider的处理器更强大，因此可以同时计算数百个FRF信号而不消耗Spider的资源。其中{Y}和{X}分别是在模型中不同的DOFs中包含响应谱和激发谱的向量，而是包含这些DOFs之间的FRFs的矩阵。
Spider能同时测量和显示数百个FRF信号。
用户可以通过不断更改激励和响应通道来手动创建FRFs列表，以生成FRF信号的所有可能组合。