现在有256个音频数据，采样率是12800Hz，完成FFT处理后，得到了幅度值存储在数组m_lBufMagArray中，请根据这些条件用C语言实现一段计算响度的代码

在C语言中，我们可以利用快速傅立叶变换(FFT)结果来计算音频的瞬时功率谱密度，然后基于这个信息计算出平均能量（即响度的一种估计）。这里假设我们已经有了一个函数`calculateMagnitudeSquare()`用于计算单个复数点的平方模，下面是一个简单的示例：

#include <math.h>
#include "fft.h" // 假设这里有包含FFT库的头文件

#define N 256 // FFT 的长度，等于音频数据点的数量
#define SAMPLING_RATE 12800 // 采样率

double* m_lBufMagArray; // 存储FFT幅度值的数组
int size = N * sizeof(double); // 数组大小

// 计算单个复杂数的平方模
double magnitudeSquare(double complex num) {
    double real = creal(num);
    double imag = cimag(num);
    return real * real + imag * imag;
}

// 计算总能量并除以样本数得到平均响度
double calculateRMSEnergy() {
    double totalEnergy = 0.0;

    for (int i = 0; i < N; i++) {
        totalEnergy += magnitudeSquare(m_lBufMagArray[i]);
    }

    // 平均化处理
    double avgEnergy = totalEnergy / N;
    // 转换为dBFS（分贝相对于全量程）
    double dbfs = 20 * log10(avgEnergy / (pow(2, 15) / SAMPLING_RATE)); // 假设最大幅值为2^15
    return dbfs;
}

// 主函数调用
int main() {
    double dbfs = calculateRMSEnergy();
    printf("平均响度（dBFS）: %.2f\n", dbfs);
    return 0;
}

请注意，这个例子假设了`m_lBufMagArray`中存储的是复数数组，每个元素代表FFT的一个频率分量，并且已经包含了幅值。实际应用中，你可能需要根据所使用的FFT库的API进行适当调整。