VS2019c语言fopen_s打开音频文件代码

以下是一个示例代码，使用fopen_s函数打开音频文件：

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

int main() {
    FILE* file;
    errno_t err;

    // 打开音频文件
    err = fopen_s(&file, "audio.wav", "rb");
    if (err != 0) {
        printf("无法打开文件!\n");
        exit(1);
    }

    // 读取文件内容
    // ...

    // 关闭文件
    fclose(file);

    return 0;
}

在上面的代码中，我们使用了fopen_s函数打开了名为"audio.wav"的音频文件，通过返回值判断是否成功打开文件，然后读取文件内容，最后关闭文件。

注意，在使用fopen_s打开文件时，第一个参数是指向FILE指针的指针，因为fopen_s会修改指针的值。同时，第二个参数是文件名，第三个参数是文件打开模式。

相关问题

vs2019C语言fopen_s通过文件名读WAV文件内的数据，统计时域信号的均值、均方值、方差，计算信号的自协方差矩阵

下面是一个简单的示例代码，可以通过文件名读取WAV文件内的数据，并计算信号的时域统计量和自协方差矩阵：

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

#define BUFFER_SIZE 1024

struct WaveHeader {
    char chunkId[4];
    uint32_t chunkSize;
    char format[4];
    char subchunk1Id[4];
    uint32_t subchunk1Size;
    uint16_t audioFormat;
    uint16_t numChannels;
    uint32_t sampleRate;
    uint32_t byteRate;
    uint16_t blockAlign;
    uint16_t bitsPerSample;
    char subchunk2Id[4];
    uint32_t subchunk2Size;
};

int main(int argc, char *argv[]) {
    if (argc < 2) {
        printf("Usage: %s <filename>\n", argv[0]);
        return 1;
    }

    FILE *fp = NULL;
    fopen_s(&fp, argv[1], "rb");
    if (fp == NULL) {
        printf("Error opening file %s\n", argv[1]);
        return 1;
    }

    // Read WAV header
    struct WaveHeader header;
    fread(&header, sizeof(header), 1, fp);

    if (strncmp(header.chunkId, "RIFF", 4) != 0 ||
        strncmp(header.format, "WAVE", 4) != 0 ||
        strncmp(header.subchunk1Id, "fmt ", 4) != 0 ||
        header.audioFormat != 1) {
        printf("Invalid WAV file format\n");
        fclose(fp);
        return 1;
    }

    // Read audio data
    uint32_t numSamples = header.subchunk2Size / (header.bitsPerSample / 8);
    float *data = (float *) malloc(numSamples * sizeof(float));
    int16_t buffer[BUFFER_SIZE];
    int readSize = 0;
    uint32_t i = 0;
    while ((readSize = fread(buffer, sizeof(int16_t), BUFFER_SIZE, fp)) > 0) {
        for (int j = 0; j < readSize; j++) {
            data[i++] = buffer[j] / 32768.0f;
        }
    }
    fclose(fp);

    // Calculate time domain statistics
    float mean = 0.0f, variance = 0.0f, rms = 0.0f;
    for (i = 0; i < numSamples; i++) {
        mean += data[i];
        rms += data[i] * data[i];
    }
    mean /= numSamples;
    rms = sqrtf(rms / numSamples);
    for (i = 0; i < numSamples; i++) {
        variance += (data[i] - mean) * (data[i] - mean);
    }
    variance /= numSamples;

    printf("Mean: %f\n", mean);
    printf("RMS: %f\n", rms);
    printf("Variance: %f\n", variance);

    // Calculate autocovariance matrix
    uint32_t maxLag = 100;
    float *autoCov = (float *) malloc((maxLag + 1) * (maxLag + 1) * sizeof(float));
    for (uint32_t m = 0; m <= maxLag; m++) {
        for (uint32_t n = 0; n <= maxLag; n++) {
            float sum = 0.0f;
            for (i = 0; i < numSamples - m; i++) {
                sum += (data[i] - mean) * (data[i + m] - mean);
            }
            autoCov[m * (maxLag + 1) + n] = sum / (numSamples - m);
            if (m != n) {
                autoCov[n * (maxLag + 1) + m] = autoCov[m * (maxLag + 1) + n];
            }
        }
    }

    // Print autocovariance matrix
    for (uint32_t m = 0; m <= maxLag; m++) {
        for (uint32_t n = 0; n <= maxLag; n++) {
            printf("%f ", autoCov[m * (maxLag + 1) + n]);
        }
        printf("\n");
    }

    free(data);
    free(autoCov);
    return 0;
}

该代码首先通过 `fopen_s` 函数打开指定的 WAV 文件，并读取 WAV 文件头部信息。然后，它将 WAV 文件中的音频数据读入到一个浮点数数组中，将每个采样值除以 32768.0，以将其归一化到 [-1, 1] 的范围内。接下来，它计算了时域统计量（均值、均方值和方差），并使用这些统计量计算了自协方差矩阵。最后，它打印了自协方差矩阵的值。需要注意的是，该代码的自协方差矩阵是一个对称矩阵，并且仅计算了最多 100 个滞后样本的值。如果需要更高的分辨率和/或更大的滞后样本数量，请相应地更改 `maxLag` 变量的值。

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。