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。

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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文件并对其求WVD并输出WVD结果不使用库函数C语言并解释代码

首先，需要了解WVD（Wigner-Ville Distribution）的定义和计算方法。WVD是一种时频分析方法，其基本思想是将信号进行时频分解，得到时频分布图，从而更好地理解信号的时频特性。WVD的计算公式如下：

W(t,ω)=∫f(τ) f*(τ-t) e^(-jωτ) dτ

其中，f(t)为原始信号，f*(t)为其共轭复数，W(t,ω)为WVD结果。

接下来，我们可以按照以下步骤使用C语言实现读取wav文件并求WVD：

1. 打开文件：

FILE *fp;
fopen_s(&fp, "your_wav_file.wav", "rb");
if (fp == NULL) {
    printf("Failed to open file!");
    return -1;
}

2. 读取文件头信息：

char chunk_id[4], format[4], subchunk1_id[4], subchunk2_id[4];
int chunk_size, format_size, subchunk1_size, sample_rate, byte_rate, subchunk2_size, bits_per_sample;
fread(chunk_id, sizeof(char), 4, fp);
fread(&chunk_size, sizeof(int), 1, fp);
fread(format, sizeof(char), 4, fp);
fread(subchunk1_id, sizeof(char), 4, fp);
fread(&subchunk1_size, sizeof(int), 1, fp);
fread(&format_size, sizeof(short), 1, fp);
fread(&bits_per_sample, sizeof(short), 1, fp);
fread(&sample_rate, sizeof(int), 1, fp);
fread(&byte_rate, sizeof(int), 1, fp);
fread(&block_align, sizeof(short), 1, fp);
fread(subchunk2_id, sizeof(char), 4, fp);
fread(&subchunk2_size, sizeof(int), 1, fp);

3. 读取音频数据：

char* data = (char*)malloc(subchunk2_size * sizeof(char));
fread(data, sizeof(char), subchunk2_size, fp);

4. 将音频数据转换为浮点型数组：

int16_t* data16 = (int16_t*)data;
float* data_f = (float*)malloc(subchunk2_size / 2 * sizeof(float));
for (int i = 0; i < subchunk2_size / 2; i++) {
    data_f[i] = (float)data16[i] / 32768.0;
}

5. 定义WVD函数：

void wvd(float* x, int n, float* wvd) {
    for (int k = 0; k < n; k++) {
        for (int tau = 0; tau < n; tau++) {
            float sum = 0.0;
            for (int t = 0; t < n - abs(tau); t++) {
                int idx1 = t + (n - abs(tau)) * (k - n / 2);
                int idx2 = t + abs(tau) * (k - n / 2);
                sum += x[idx1] * x[idx2];
            }
            wvd[k * n + tau] = sum;
        }
    }
}

6. 调用WVD函数并输出结果：

int n = subchunk2_size / 2;
float* wvd_result = (float*)malloc(n * n * sizeof(float));
wvd(data_f, n, wvd_result);

FILE* fp_wvd;
fopen_s(&fp_wvd, "your_wvd_file.txt", "w");
if (fp_wvd == NULL) {
    printf("Failed to open file!");
    return -1;
}

for (int i = 0; i < n; i++) {
    for (int j = 0; j < n; j++) {
        fprintf(fp_wvd, "%.6f ", wvd_result[i * n + j]);
    }
    fprintf(fp_wvd, "\n");
}
fclose(fp_wvd);

以上就是一个简单的求WVD的C语言代码，需要注意的是，这只是一个基础的实现，对于实际应用还需要进一步优化和改进。