用pychon编写声信号1/3倍频程计算程序，要求文件浏览框选择指定wav文件并绘制1//3倍频程结果，要求封装成函数或者类

好的，我可以为您编写一个用 Python 编写声信号 1/3 倍频程计算程序的函数，并且可以选择指定的 WAV 文件并绘制 1/3 倍频程结果。具体实现如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import scipy.io.wavfile as wavfile
from tkinter import Tk
from tkinter.filedialog import askopenfilename

def calculate_third_octave(filename):
    # 读取 WAV 文件
    rate, data = wavfile.read(filename)
    
    # 计算 1/3 倍频程中心频率
    fcenter = np.array([25, 31.5, 40, 50, 63, 80, 100, 125, 160, 200, 250, 315, 400, 500, 630, 800, 1000, 1250, 1600, 2000, 2500, 3150, 4000, 5000, 6300, 8000, 10000, 12500, 16000, 20000])
    
    # 计算 1/3 倍频程带宽
    fbandwidth = np.array([22.4, 22.4, 22.4, 22.4, 22.4, 22.4, 22.4, 28.1, 28.1, 28.1, 28.1, 35.5, 35.5, 35.5, 44.7, 44.7, 44.7, 56.2, 56.2, 56.2, 70.8, 70.8, 70.8, 89.1, 89.1, 89.1, 112, 112, 112])
    
    # 计算 FFT
    n = len(data)
    fft = np.fft.rfft(data)
    freqs = np.fft.fftfreq(n, d=1/rate)[:n//2+1]
    
    # 计算声压级
    p = np.abs(fft)/n*2
    p = p[:n//2+1]
    spl = 20*np.log10(p/2e-5)
    
    # 计算 1/3 倍频程声压级
    spl_third_octave = []
    for i in range(len(fcenter)):
        idx = (freqs >= fcenter[i]/np.sqrt(2)/fbandwidth[i]) & (freqs <= fcenter[i]*np.sqrt(2)*fbandwidth[i])
        spl_third_octave.append(np.mean(spl[idx]))
    spl_third_octave = np.array(spl_third_octave)
    
    # 绘制结果
    plt.figure()
    plt.plot(fcenter, spl_third_octave)
    plt.xscale('log')
    plt.xlabel('Frequency (Hz)')
    plt.ylabel('SPL (dB)')
    plt.title('1/3 Octave Spectrum')
    plt.show()

# 选择 WAV 文件
root = Tk()
root.withdraw()
filename = askopenfilename()
root.destroy()

# 计算 1/3 倍频程
calculate_third_octave(filename)

该函数中，首先通过 `scipy.io.wavfile` 模块读取 WAV 文件，并计算 1/3 倍频程中心频率和带宽。然后，使用 `numpy.fft` 模块计算 FFT，并计算声压级和 1/3 倍频程声压级。最后，使用 `matplotlib.pyplot` 模块绘制结果图。

使用该函数时，通过文件浏览框选择指定的 WAV 文件，并调用 `calculate_third_octave()` 函数即可。