wav格式

转自: http://www.cnblogs.com/tiandsp/archive/2012/10/17/2728585.html

起始地址	占用空间	本地址数字的含义
00H	4byte	RIFF，资源交换文件标志。
04H	4byte	从下一个地址开始到文件尾的总字节数。高位字节在后面，这里就是001437ECH，换成十进制是1325036byte，算上这之前的8byte就正好1325044byte了。
08H	4byte	WAVE，代表wav文件格式。
0CH	4byte	FMT ，波形格式标志
10H	4byte	00000010H，16PCM，我的理解是用16bit的数据表示一个量化结果。
14H	2byte	为1时表示线性PCM编码，大于1时表示有压缩的编码。这里是0001H。
16H	2byte	1为单声道，2为双声道，这里是0001H。
18H	4byte	采样频率，这里是00002B11H，也就是11025Hz。
1CH	4byte	Byte率=采样频率*音频通道数*每次采样得到的样本位数/8，00005622H，也就是22050Byte/s=11025*1*16/2。
20H	2byte	块对齐=通道数*每次采样得到的样本位数/8，0002H，也就是2=1*16/8。
22H	2byte	样本数据位数，0010H即16，一个量化样本占2byte。
24H	4byte	data，一个标志而已。
28H	4byte	Wav文件实际音频数据所占的大小，这里是001437C8H即1325000，再加上2CH就正好是1325044，整个文件的大小。
2CH	不定	量化数据。

 

Python使用struct处理二进制

http://www.cnblogs.com/gala/archive/2011/09/22/2184801.html

struct模块中最重要的三个函数是pack(), unpack(), calcsize()

pack(fmt, v1, v2, ...)     按照给定的格式(fmt)，把数据封装成字符串(实际上是类似于c结构体的字节流)

unpack(fmt, string)       按照给定的格式(fmt)解析字节流string，返回解析出来的tuple

calcsize(fmt)                 计算给定的格式(fmt)占用多少字节的内存

波形的傅里叶变换

根据原信号的不同类型，我们可以把傅里叶变换分为四种类别：

1非周期性连续信号傅里叶变换（Fourier Transform）

2周期性连续信号傅里叶级数(Fourier Series)

3非周期性离散信号离散时域傅里叶变换（Discrete Time Fourier Transform）

4周期性离散信号离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform)

 

卷积定理指出，函数卷积的傅里叶变换是函数傅里叶变换的乘积。即一个域中的卷积对应于另一个域中的乘积，例如时域中的卷积对应于频域中的乘积。

卷积是两个变量在某范围内相乘后求和的结果。