使用fopen_s怎么求wav的时域信号均值、均方值、方差,计算信号的自协方差矩阵和功率谱

时间: 2024-05-09 17:21:20 浏览: 9
以下是使用fopen_s计算wav文件的时域信号均值、均方值、方差,自协方差矩阵和功率谱的示例代码: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #define BUFFER_SIZE 1024 int main() { FILE *fp; errno_t err; char filename[] = "audio.wav"; char buffer[BUFFER_SIZE]; int num_samples, sample_rate, bits_per_sample, num_channels; double mean, rms, variance, *signal, **covariance, *power_spectrum; int i, j, k; err = fopen_s(&fp, filename, "rb"); if (err != 0) { printf("Failed to open file %s\n", filename); return 1; } // Read WAV header fseek(fp, 22, SEEK_SET); fread(&num_channels, sizeof(short), 1, fp); fseek(fp, 24, SEEK_SET); fread(&sample_rate, sizeof(int), 1, fp); fseek(fp, 34, SEEK_SET); fread(&bits_per_sample, sizeof(short), 1, fp); fseek(fp, 40, SEEK_SET); fread(&num_samples, sizeof(int), 1, fp); signal = (double*)malloc(num_samples * sizeof(double)); power_spectrum = (double*)malloc(num_samples / 2 * sizeof(double)); covariance = (double**)malloc(num_channels * sizeof(double*)); for (i = 0; i < num_channels; i++) { covariance[i] = (double*)malloc(num_samples * num_samples * sizeof(double)); } // Read WAV data fseek(fp, 44, SEEK_SET); for (i = 0; i < num_samples; i++) { fread(buffer, sizeof(char), bits_per_sample / 8 * num_channels, fp); signal[i] = 0; for (j = 0; j < num_channels; j++) { k = j * bits_per_sample / 8; signal[i] += (double)(((short)(buffer[k + 1] << 8) | buffer[k]) / 32768.0); } signal[i] /= num_channels; } // Calculate signal statistics mean = 0; for (i = 0; i < num_samples; i++) { mean += signal[i]; } mean /= num_samples; rms = 0; for (i = 0; i < num_samples; i++) { rms += pow(signal[i] - mean, 2); } rms = sqrt(rms / num_samples); variance = 0; for (i = 0; i < num_samples; i++) { variance += pow(signal[i] - mean, 2); } variance /= num_samples; printf("Mean: %lf\n", mean); printf("RMS: %lf\n", rms); printf("Variance: %lf\n", variance); // Calculate covariance matrix for (i = 0; i < num_channels; i++) { for (j = 0; j < num_samples; j++) { for (k = 0; k < num_samples; k++) { covariance[i][j * num_samples + k] = (signal[j] - mean) * (signal[k] - mean); } } } // Calculate power spectrum for (i = 0; i < num_samples / 2; i++) { power_spectrum[i] = 0; for (j = 0; j < num_samples; j++) { power_spectrum[i] += signal[j] * cos(2 * M_PI * i * j / num_samples); } power_spectrum[i] /= num_samples; power_spectrum[i] = pow(power_spectrum[i], 2); } // Free memory free(signal); free(power_spectrum); for (i = 0; i < num_channels; i++) { free(covariance[i]); } free(covariance); // Close file fclose(fp); return 0; } ``` 该代码使用了以下步骤来计算wav文件的时域信号均值、均方值、方差,自协方差矩阵和功率谱: 1. 打开wav文件并读取其头部信息,包括采样率、样本数、每个样本的位数和通道数等。 2. 根据采样率和样本数,分配一个double类型的数组来存储音频信号。 3. 从wav文件中读取音频数据,并将每个样本的值存储在上一步分配的数组中。如果wav文件是多通道的,则将每个通道的样本值求平均后再存储在数组中。 4. 计算音频信号的均值、均方值和方差,并输出结果。 5. 分配一个二维double类型的数组来存储音频信号的自协方差矩阵。对于每个通道,将音频信号的每个样本值与所有其他样本值的乘积存储在数组中。 6. 分配一个double类型的数组来存储音频信号的功率谱。对于每个频率,将音频信号的所有样本值与相应的余弦函数的乘积求和,然后除以样本数,然后再平方。 7. 释放分配的内存并关闭wav文件。 注意:该代码只适用于采样率、样本数和位数相同的音频文件。如果需要处理其他格式的音频文件,可能需要进行一些修改。

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