import numpy as np
import math
import matplotlib.pyplot as plt
import wave

pltimg=True

# Waveファイル読み込み関数
def read_wavedata(name):
    print('read: '+name)
    with wave.open(name,'r') as wavein:
        print(wavein.getparams())
        rate = wavein.getframerate()
        nframes = wavein.getnframes()
        data = wavein.readframes(wavein.getnframes())
    return np.frombuffer(data, dtype=np.int16),rate,nframes

# Waveファイル書き込み関数
def write_wavedata(name,rate,data):
    print('write: '+name)
    with wave.open( name, 'wb') as waveout:
        rawdata=np.array(data,dtype='int16').tobytes()
        waveout.setparams((1, 2, rate, len(rawdata), 'NONE', 'NONE'))
        waveout.writeframes(rawdata)
    
# スペクトログラム描画関数
def plot_spectrogram(data,file):
    cmap = plt.get_cmap('magma')
    plt.specgram(data/32768,Fs=fs,NFFT=512,scale='dB',mode='magnitude',vmax=0,vmin=-120,cmap=cmap)
    plt.colorbar()
    plt.xlabel('sec')
    plt.ylabel('Hz')
    if pltimg == True:
        plt.show()
    else:
        plt.savefig(file)

x,fs,N = read_wavedata('DF_3_1.wav')
y = np.zeros(N)

# 遅延素子(＝バッファ)
z = np.zeros(255)

# カットオフ周波数 [Hz]
fc = ?

# カットオフ角周波数 [rad/秒]
# 円周率は math.pi を使用する
wc = ?

# IIR フィルタ次数
L = ?

# サンプリング間隔 [秒]
# サンプリング周波数は fs
tau = ?

# IIRフィルタ係数
a = np.zeros(L+1)
b = np.zeros(L+1)

print('')
print(f'サンプリング周波数 fs = {fs} Hz' )
print(f'信号長 N = {N} 点' )
print(f'再生時間 {N/fs} 秒' )
print(f'カットオフ周波数 fc = {fc} Hz')
print(f'カットオフ角周波数 wc = {wc} rad/秒')
print(f'フィルタ次数 L = {L}')
print(f'サンプリング間隔 tau = {tau} 秒')

# IIR ローパスまたはハイパスフィルタのフィルタ係数の計算
# exp は math.exp() を使用する
a[1] = ?
b[0] = ?
b[1] = ?

# 1 次 IIR フィルタ
# 出力信号は y[i]
# z[n] は n 時刻前の☆の値
for i in range(N):
    z[0] = ?
    y[i] = ?
    z[1] = ?

# y[i] を wave ファイルとして保存
print('')
write_wavedata('DF_3_1_out.wav',fs,y)

print('')
print('フィルタリング前')
plot_spectrogram(x,'before.png')

print('')
print('フィルタリング後')
plot_spectrogram(y,'after.png')