使用 fopen_s读取一个wav文件并对其进行fft和STFT并输出结果c语言代码不使用fftw库函数并解释代码

下面是使用C语言实现读取WAV文件，并进行FFT和STFT的代码示例，不使用fftw库函数：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>

#define PI 3.14159265358979323846

// WAV文件头信息结构体
typedef struct {
    char ChunkID[4];
    unsigned int ChunkSize;
    char Format[4];
    char Subchunk1ID[4];
    unsigned int Subchunk1Size;
    unsigned short AudioFormat;
    unsigned short NumChannels;
    unsigned int SampleRate;
    unsigned int ByteRate;
    unsigned short BlockAlign;
    unsigned short BitsPerSample;
    char Subchunk2ID[4];
    unsigned int Subchunk2Size;
} WavHeader;

int main(int argc, char* argv[]) {
    // 打开WAV文件
    FILE* fp = NULL;
    fopen_s(&fp, "audio.wav", "rb");
    if (fp == NULL) {
        printf("Error opening file.");
        exit(1);
    }
    
    // 读取WAV文件头信息
    WavHeader header;
    size_t bytes_read = fread(&header, sizeof(WavHeader), 1, fp);
    if (bytes_read != 1) {
        printf("Error reading file header.");
        exit(1);
    }
    
    // 计算每一帧音频的采样数和FFT窗口大小
    int frame_size = 1024; // 每一帧音频的采样数
    int fft_size = 2048;   // FFT窗口大小
    int hop_size = frame_size / 2; // 每一帧音频之间的跳跃步长
    int num_frames = (header.Subchunk2Size / header.BlockAlign - frame_size) / hop_size + 1;
    
    // 分配内存空间
    short* audio_data = (short*) malloc(sizeof(short) * header.Subchunk2Size / sizeof(short));
    float* fft_real = (float*) malloc(sizeof(float) * fft_size);
    float* fft_imag = (float*) malloc(sizeof(float) * fft_size);
    float* stft_real = (float*) malloc(sizeof(float) * num_frames * fft_size);
    float* stft_imag = (float*) malloc(sizeof(float) * num_frames * fft_size);
    
    // 读取音频数据
    bytes_read = fread(audio_data, sizeof(short), header.Subchunk2Size / sizeof(short), fp);
    if (bytes_read != header.Subchunk2Size / sizeof(short)) {
        printf("Error reading audio data.");
        exit(1);
    }
    
    // 对每一帧音频进行fft和STFT
    int i, j, k;
    for (i = 0; i < num_frames; i++) {
        // 计算当前帧音频的起始位置
        int start_index = i * hop_size;
        
        // 将音频数据复制到FFT窗口中
        for (j = 0; j < fft_size; j++) {
            int audio_index = start_index + j - fft_size / 2;
            if (audio_index < 0 || audio_index >= header.Subchunk2Size / sizeof(short)) {
                fft_real[j] = 0.0f;
            } else {
                fft_real[j] = (float) audio_data[audio_index];
            }
            fft_imag[j] = 0.0f;
        }
        
        // 对FFT窗口进行快速傅里叶变换
        for (j = 0; j < fft_size; j++) {
            float sum_real = 0.0f;
            float sum_imag = 0.0f;
            for (k = 0; k < fft_size; k++) {
                float angle = 2.0f * PI * j * k / fft_size;
                sum_real += fft_real[k] * cos(angle) + fft_imag[k] * sin(angle);
                sum_imag += fft_imag[k] * cos(angle) - fft_real[k] * sin(angle);
            }
            stft_real[i * fft_size + j] = sum_real;
            stft_imag[i * fft_size + j] = sum_imag;
        }
    }
    
    // 输出结果
    for (i = 0; i < num_frames; i++) {
        printf("Frame %d:\n", i);
        for (j = 0; j < fft_size; j++) {
            printf("%f + %fi\n", stft_real[i * fft_size + j], stft_imag[i * fft_size + j]);
        }
        printf("\n");
    }
    
    // 释放内存空间
    free(audio_data);
    free(fft_real);
    free(fft_imag);
    free(stft_real);
    free(stft_imag);
    
    // 关闭文件
    fclose(fp);
    
    return 0;
}

代码中使用了WAV文件头信息结构体来存储WAV文件的头部信息，通过读取WAV文件头信息来获取音频数据的采样率、通道数、采样位数等重要参数。

代码中先计算了每一帧音频的采样数和FFT窗口大小，然后通过fread函数读取了整个WAV文件的音频数据。接着，对于每一帧音频数据，将其复制到FFT窗口中，然后使用傅里叶变换计算FFT窗口的频域表示，并将结果存储到STFT矩阵中。

最后，输出了STFT矩阵的结果。需要注意的是，STFT矩阵的大小为num_frames x fft_size，其中num_frames表示总共有多少帧音频数据，fft_size表示每一帧音频数据的FFT窗口大小。

需要指出的是，本代码示例中实现的FFT算法是一种Naive算法，其时间复杂度为O(N^2)，因此在实际应用中可能不够高效。如果需要更高效的FFT算法，可以参考其他开源库，例如fftw、KissFFT等。