用于fopen等C语言运行时库函数的FILE结构体和用于open等系统调用的fd数字有何不同？fopen最终是怎样调用open的？

`FILE` 结构体和 `fd` 数字都是用于处理文件的标识符，但是在操作系统层面和 C 标准库层面略有不同。

`FILE` 结构体是在 C 标准库中定义的，用于描述文件的属性和状态，包括文件指针位置、读写模式等信息。在 C 标准库中，我们使用 `fopen` 函数打开一个文件，该函数返回一个指向 `FILE` 结构体的指针，我们使用这个指针来进行后续的文件读写操作。

而 `fd` 数字则是在操作系统层面使用的文件描述符，它是一个整数值，代表了打开文件时操作系统所分配的文件标识符。在操作系统中，我们使用 `open` 系统调用来打开一个文件，该函数返回一个整数值 `fd`，我们使用这个数字来进行后续的文件读写操作。

在 C 标准库中，`fopen` 最终会调用 `open` 系统调用打开文件，并返回一个指向 `FILE` 结构体的指针。具体来说，`fopen` 函数会在内部调用 `open` 系统调用打开文件，然后创建一个 `FILE` 结构体，并将 `fd` 数字保存在 `FILE` 结构体中。最后，`fopen` 函数返回指向 `FILE` 结构体的指针。这样，我们就可以使用 `FILE` 结构体来进行文件读写操作，而不需要直接处理 `fd` 数字。

相关问题

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。

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

以下是使用 C 语言代码实现读取 WAV 文件并进行 FFT 和 STFT 的示例代码：

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

#define PI 3.14159265358979323846

// WAV 文件头结构体
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;
} WAV_HEADER;

// 计算幅度谱
void amplitudeSpectrum(int N, double *x, double *y) {
    int i;
    for (i = 0; i < N; ++i) {
        y[i] = sqrt(x[i] * x[i] + y[i] * y[i]);
    }
}

// 计算FFT
void fft(int N, double *x, double *y) {
    int i, j, k;
    double c, s, t1, t2;

    // 按位倒置
    j = 0;
    for (i = 0; i < N - 1; ++i) {
        if (i < j) {
            t1 = x[i];
            x[i] = x[j];
            x[j] = t1;
            t1 = y[i];
            y[i] = y[j];
            y[j] = t1;
        }
        k = N / 2;
        while (k <= j) {
            j -= k;
            k /= 2;
        }
        j += k;
    }

    // FFT 计算
    int m = log2(N);
    for (i = 0; i < m; ++i) {
        int n = pow(2, i);
        for (j = 0; j < N; j += 2 * n) {
            for (k = 0; k < n; ++k) {
                c = cos(-PI * k / n);
                s = sin(-PI * k / n);
                t1 = c * x[j + n + k] - s * y[j + n + k];
                t2 = s * x[j + n + k] + c * y[j + n + k];
                x[j + n + k] = x[j + k] - t1;
                y[j + n + k] = y[j + k] - t2;
                x[j + k] += t1;
                y[j + k] += t2;
            }
        }
    }
}

// 计算STFT
void stft(int N, int M, double *x, double *y, double *X, double *Y) {
    int i, j, k;
    double *win = (double *) malloc(sizeof(double) * M);
    double *tmpx = (double *) malloc(sizeof(double) * N);
    double *tmpy = (double *) malloc(sizeof(double) * N);

    // 窗函数
    for (i = 0; i < M; ++i) {
        win[i] = 0.5 - 0.5 * cos(2 * PI * i / (M - 1));
    }

    // STFT 计算
    for (i = 0; i < N - M; i += M) {
        for (j = 0; j < M; ++j) {
            tmpx[j] = x[i + j] * win[j];
            tmpy[j] = y[i + j] * win[j];
        }
        fft(M, tmpx, tmpy);
        for (j = 0; j < M / 2; ++j) {
            X[i / M * (M / 2) + j] = tmpx[j];
            Y[i / M * (M / 2) + j] = tmpy[j];
        }
    }

    free(win);
    free(tmpx);
    free(tmpy);
}

int main() {
    FILE *fp;
    WAV_HEADER header;
    double *data;
    double *x;
    double *y;
    double *X;
    double *Y;
    int N, M;
    int i;

    // 读取 WAV 文件头
    fp = fopen("test.wav", "rb");
    if (!fp) {
        printf("Failed to open file.\n");
        exit(1);
    }
    fread(&header, sizeof(WAV_HEADER), 1, fp);

    // 计算数据长度
    N = header.subchunk2Size / (header.bitsPerSample / 8) / header.numChannels;
    M = 1024;  // STFT 窗长

    // 分配内存
    data = (double *) malloc(sizeof(double) * N);
    x = (double *) malloc(sizeof(double) * N);
    y = (double *) malloc(sizeof(double) * N);
    X = (double *) malloc(sizeof(double) * N / M * M / 2);
    Y = (double *) malloc(sizeof(double) * N / M * M / 2);

    // 读取数据
    for (i = 0; i < N; ++i) {
        data[i] = 0;
        fread(&data[i], header.bitsPerSample / 8, 1, fp);
    }

    // 分离通道
    for (i = 0; i < N; ++i) {
        if (header.numChannels == 1) {
            x[i] = data[i];
            y[i] = 0;
        } else {
            x[i] = data[i * 2];
            y[i] = data[i * 2 + 1];
        }
    }

    // 计算 STFT
    stft(N, M, x, y, X, Y);

    // 输出结果
    for (i = 0; i < N / M * M / 2; ++i) {
        printf("%lf\n", X[i]);
    }

    // 释放内存
    free(data);
    free(x);
    free(y);
    free(X);
    free(Y);

    return 0;
}

在上面的代码中，我们定义了一个 WAV 文件头结构体 `WAV_HEADER`，用于读取 WAV 文件头信息。然后我们定义了三个函数：`amplitudeSpectrum` 用于计算幅度谱，`fft` 用于计算 FFT，`stft` 用于计算 STFT。其中，FFT 的实现采用了蝴蝶算法，STFT 的实现采用了重叠窗口法。最后，在 `main` 函数中，我们读取 WAV 文件数据，将数据分离通道，并计算 STFT，并输出结果。

需要注意的是，本代码中的 FFT 和 STFT 实现仅用于教学和学习，实际应用中建议使用专业的 FFT 和 STFT 库函数，如 FFTW 库函数。