1、如下為.dat文件中文件頭的基本格式：
MagicNumber Format StartingAddress PageNum Length [NewFormat]
下面是分別的解釋：
MagicNumber：1651.
Format：a number from 1 to 4, indicating the format of the samples in the file. This number represents a data format:
- (1) - hexadecimal,
- (2) - integer
- (3) - long
- (4) - float
- (9) - Use new scheme
StartingAddress：starting address of the block that was saved.
PageNum：page number the block was taken from.
Length：number of samples in the block.
NewFormat：Format (9); the new scheme. This is optional when usign the legacy formats 1 - 4
如下例子中的數據：
1 1651 2 8cc0 0 1a70c 2 79 3 74 4 74 5 67 6 ... 7 ...
第一行的數據為：1651 2 8cc0 0 1a70c
1651標志着這是TI的.dat文件的格式。
2表示了這個文件中的數據是整數格式的，比如第二行的數據79是interger的格式。
8cc0表示這段數據Load Memory到CCS軟件的過程中，是加載到0x8cc0對應的地址上的。
0表示這段數據將加載到page0的位置上。
1a70c表示這段數據的總長度為0x1a70c(Hex) = 108300(Decimal)
2、創建圖像對應的.dat文件：
如下的圖片，轉換為190*190大小的圖片，並生成對應的.dat文件.
Code(文件名稱：_dat_create.py)：
1 import cv2 2 import glob 3 Path = glob.glob('*.jpg') 4 count = 0 5 for Pic in Path: 6 I = cv2.imread(Pic) 7 res = cv2.resize(I,(190,190),interpolation=cv2.INTER_CUBIC) 8 Name = "Test" + str(count) 9 cv2.imwrite(Name + ".png",res) 10 fid = open(Name + ".dat",'w') 11 fid.write('1651 2 8cc0 0 1a70c'+'\n') 12 width,height = res.shape[:2] 13 for channel in range(3): 14 for row in range(height): 15 for col in range(width): 16 fid.write(str(res[row][col][channel])+'\n') 17 count += 1
將上述代碼以及要處理的圖片拷貝到同一個目錄下，雙擊運行python腳本文件即可生成：
我們可以通過修改代碼中的190*190的圖像尺寸來生成不同的圖像數據，並生成對應的.dat文件。
3、創建音頻對應的.dat文件：
如下鏈接中的單音音源sin.wav，生成對應的.dat文件.
https://files.cnblogs.com/files/uestc-mm/sin.7z
Code(文件名Audio2Dat.py):
1 from scipy.io.wavfile import write, read 2 import numpy as np 3 import math 4 import glob 5 import sys 6 import os 7 8 INT16_FAC = (2**15)-1 9 INT32_FAC = (2**31)-1 10 INT64_FAC = (2**63)-1 11 norm_fact = {'int16':INT16_FAC, 'int32':INT32_FAC, 'int64':INT64_FAC,'float32':1.0,'float64':1.0} 12 13 def wavread(filename): 14 """ 15 Read a sound file and convert it to a normalized floating point array 16 filename: name of file to read 17 returns fs: sampling rate of file, x: floating point array 18 """ 19 if (os.path.isfile(filename) == False): # raise error if wrong input file 20 print("Input file does not exist. Make sure you computed the analysis/synthesis") 21 22 fs, x = read(filename) 23 24 if (len(x.shape) !=1): # raise error if more than one channel 25 raise ValueError("Audio file should be mono") 26 27 if (fs !=44100): # raise error if more than one channel 28 raise ValueError("Sampling rate of input sound should be 44100") 29 30 #scale down and convert audio into floating point number in range of -1 to 1 31 x = np.float32(x)/norm_fact[x.dtype.name] 32 return fs, x 33 34 path = glob.glob('*.wav') 35 count = 1 36 for p in path: 37 fs, dat = wavread(str(p)) 38 39 fid = open(str(count)+'.dat','w') 40 # flie·Magic=1651 X=9 data·StartAddress=0x80000000 X=0 data·Number(Hex)=0x7a120 X=5 41 fid.write('1651 9 80000000 0 7a120 5'+'\n') 42 for i in dat: 43 fid.write(str(i)+'\n') 44 fid.close() 45 count += 1
將上述代碼以及要處理的圖片拷貝到同一個目錄下，雙擊運行python腳本文件即可生成.dat文件：
結果如下：
1 1651 9 80000000 0 7a120 5 2 0.0 3 0.05011866 4 0.10004042 5 0.14956915 6 0.19851027 7 ... 8 ...
參考內容：
Reference001：來自TI員工的回答，https://e2e.ti.com/support/tools/ccs/f/81/t/789759?tisearch=e2e-sitesearch&keymatch=%20user:332444
Reference002：所有代碼，圖片-音頻打包下載(TI_dat_create.7z)，https://files.cnblogs.com/files/uestc-mm/TI_dat_create.7z