文件浏览框选择指定wav文件并绘制1/3倍频程结果，并封装成函数，最后通过gui界面展示

好的，我理解了你的问题。为了回答你的问题，我需要分成几个步骤操作。

第一步，选择指定的WAV文件。我们可以使用Python的tkinter库来创建一个文件浏览框，让用户选择WAV文件。以下是代码示例：

import tkinter as tk
from tkinter import filedialog
import os

def browse_file():
    file_path = filedialog.askopenfilename(initialdir=os.getcwd(), title="Select file", filetypes=(("WAV files", "*.wav"), ("All files", "*.*")))
    return file_path

file_path = browse_file()

以上代码将打开文件浏览框，让用户选择WAV文件，并返回所选文件的路径。

第二步，绘制1/3倍频程的结果。我们可以使用Python的SciPy库进行信号处理，并使用Matplotlib库进行数据可视化。以下是代码示例：

import scipy.io.wavfile as wavfile
import scipy.signal as signal
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取WAV文件
sample_rate, data = wavfile.read(file_path)

# 计算1/3倍频程的频率范围
freqs, psd = signal.welch(data, sample_rate, nperseg=1024)
low_cutoff = freqs[np.where(psd == np.max(psd))[0][0]] / 3
high_cutoff = freqs[np.where(psd == np.max(psd))[0][0]] / 2

# 滤波
b, a = signal.butter(5, [low_cutoff, high_cutoff], btype='band')
filtered_data = signal.filtfilt(b, a, data)

# 绘制数据
plt.plot(data, 'b', alpha=0.5)
plt.plot(filtered_data, 'r')
plt.show()

以上代码将绘制出原始数据和1/3倍频程滤波后的数据。

第三步，封装成函数。我们将以上代码封装成一个函数，以便在GUI界面中调用。以下是代码示例：

def plot_filtered_wav(file_path):
    # 读取WAV文件
    sample_rate, data = wavfile.read(file_path)

    # 计算1/3倍频程的频率范围
    freqs, psd = signal.welch(data, sample_rate, nperseg=1024)
    low_cutoff = freqs[np.where(psd == np.max(psd))[0][0]] / 3
    high_cutoff = freqs[np.where(psd == np.max(psd))[0][0]] / 2

    # 滤波
    b, a = signal.butter(5, [low_cutoff, high_cutoff], btype='band')
    filtered_data = signal.filtfilt(b, a, data)

    # 绘制数据
    plt.plot(data, 'b', alpha=0.5)
    plt.plot(filtered_data, 'r')
    plt.show()

以上代码将封装成一个名为`plot_filtered_wav`的函数，该函数接受一个WAV文件的路径作为参数，并绘制出1/3倍频程滤波后的数据。

第四步，通过GUI界面展示。我们可以使用Python的tkinter库创建一个GUI界面，并将以上函数嵌入其中。以下是代码示例：

import tkinter as tk
from tkinter import filedialog
import os

def plot_filtered_wav(file_path):
    # 读取WAV文件
    sample_rate, data = wavfile.read(file_path)

    # 计算1/3倍频程的频率范围
    freqs, psd = signal.welch(data, sample_rate, nperseg=1024)
    low_cutoff = freqs[np.where(psd == np.max(psd))[0][0]] / 3
    high_cutoff = freqs[np.where(psd == np.max(psd))[0][0]] / 2

    # 滤波
    b, a = signal.butter(5, [low_cutoff, high_cutoff], btype='band')
    filtered_data = signal.filtfilt(b, a, data)

    # 绘制数据
    plt.plot(data, 'b', alpha=0.5)
    plt.plot(filtered_data, 'r')
    plt.show()

def browse_file():
    file_path = filedialog.askopenfilename(initialdir=os.getcwd(), title="Select file", filetypes=(("WAV files", "*.wav"), ("All files", "*.*")))
    plot_filtered_wav(file_path)

root = tk.Tk()
root.title("WAV File Filter")
root.geometry("300x100")

browse_button = tk.Button(root, text="Browse", command=browse_file)
browse_button.pack()

root.mainloop()

以上代码将创建一个名为“WAV File Filter”的GUI界面，该界面包含一个“Browse”按钮。当用户点击按钮时，将打开文件浏览框，让用户选择WAV文件，并绘制出1/3倍频程滤波后的数据。

希望以上代码可以帮助你解决问题。