make custom_float gcc -c -o Transfer.o Transfer.c -I. gcc -c -o Compute.o Compute.c -I. gcc -c -o main.o main.c -I. main.c:2:10: fatal error: Transfer.h: 没有那个文件或目录 #include "Transfer.h" ^~~~~~~~~~~~ compilation terminated. makefile:9: recipe for target 'main.o' failed make: *** [main.o] Error 1

这个错误提示意味着在 main.c 文件中，无法找到 Transfer.h 文件。这可能是因为在编译 main.c 文件时，编译器无法找到 Transfer.h 文件的路径。你需要检查一下你的 makefile 文件，看看是否正确地指定了头文件的路径。另外，也要确保 Transfer.h 文件确实存在于指定路径下。
你可以尝试在 makefile 文件中添加 -I. 选项，表示将当前目录加入头文件搜索路径中，例如：
CC=gcc
CFLAGS=-I.
OBJ=Transfer.o Compute.o main.o

%.o: %.c
$(CC) -c -o $@ $< $(CFLAGS)

custom_float: $(OBJ)
$(CC) -o $@ $^ $(CFLAGS)
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这样，make 命令就会在当前目录中搜索头文件，从而避免了这个错误。

相关问题

二维gcc-phat

实现二维GCC-PHAT算法
原理概述
多通道声源定位中的广义互相关相位变换（Generalized Cross-Correlation with Phase Transform, GCC-PHAT）是一种常用的方法，用于估计不同麦克风接收到的声音信号之间的相对时延。通过这些时延可以推断出声源的方向。
对于二维空间内的声源定位，通常会使用多个麦克风组成的线性或平面阵列来捕捉声音数据。GCC-PHAT方法的核心在于计算各对麦克风间接收音频信号的互相关函数，并利用其峰值位置确定时间差[^1]。
MATLAB实现过程
下面给出了一种简单的二维GCC-PHAT算法Matlab代码示例：
function [doa] = gcc_phat_2d(mic_positions, signals, fs)
% mic_positions: N-by-2 matrix containing the positions of each microphone.
% Each row represents one microphone's (x,y) coordinates.
% signals: Cell array where cell i contains signal from microphone i.
% fs: Sampling frequency.

num_mics = size(mic_positions, 1);

max_delay_samples = round(0.03 * fs); % Assume maximum delay is within 30ms

delays = zeros(numel(signals), numel(signals));
for i = 1:numel(signals)-1
for j = i+1:numel(signals)
[~, peakIdx] = max(abs(gccphat(signals{i}, signals{j})));
delays(i,j) = peakIdx - length(signals{i}) + 1;
delays(j,i) = -delays(i,j);
end
end

doas = [];
for k = 1:size(delays, 1)
if any(delays(k,:) ~= 0)
dxy = diff(mic_positions([k find(delays(k,:))], :)).';
t_diff = mean(abs(delays(k,find(delays(k,:)))) / fs);

c = 343; % Speed of sound in m/s at room temperature

theta = atan(dxy(2)/dxy(1)); % Compute angle based on geometry
phi = asin(c*t_diff/norm(dxy)); % Estimate elevation using speed-of-sound model

doas = cat(1, doas, [theta;phi]);
end
end

end
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此段程序定义了一个名为gcc_phat_2d的功能函数，输入参数包括各个麦克风的位置坐标矩阵、由单元格数组存储的不同麦克风电压波形以及采样率fs。输出则是方向角θ和仰角φ构成的角度向量列表。
上述代码首先遍历所有可能的麦克风组合并调用内置的gccphat()函数求解它们间的最大互相关值对应的索引作为时延估计；接着根据几何关系及已知的速度c=343m/s估算角度信息。
请注意这只是一个简化版本，在实际应用中还需要考虑更多因素如环境噪声抑制等问题。

CMake Warning: Ignoring extra path from command line: "../openMVS" -- Detected version of GNU GCC: 94 (904) Compiling with C++17 CMake Error at /home/xujx/.local/lib/python3.8/site-packages/cmake/data/share/cmake-3.26/Modules/CMakeDetermineCompilerId.cmake:751 (message): Compiling the CUDA compiler identification source file "CMakeCUDACompilerId.cu" failed. Compiler: /usr/bin/nvcc Build flags: Id flags: --keep;--keep-dir;tmp -v The output was: 255 #$ _SPACE_= #$ _CUDART_=cudart #$ _HERE_=/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/bin #$ _THERE_=/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/bin #$ _TARGET_SIZE_= #$ _TARGET_DIR_= #$ _TARGET_SIZE_=64 #$ NVVMIR_LIBRARY_DIR=/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/libdevice #$ PATH=/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/bin:/usr/local/cuda-11.8/bin:/home/xujx/anaconda3/bin:/home/xujx/anaconda3/condabin:/home/xujx/.local/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/usr/games:/usr/local/games:/snap/bin #$ LIBRARIES= -L/usr/lib/x86_64-linux-gnu/stubs -L/usr/lib/x86_64-linux-gnu #$ rm tmp/a_dlink.reg.c #$ gcc -D__CUDA_ARCH__=300 -E -x c++ -DCUDA_DOUBLE_MATH_FUNCTIONS -D__CUDACC__ -D__NVCC__ -D__CUDACC_VER_MAJOR__=10 -D__CUDACC_VER_MINOR__=1 -D__CUDACC_VER_BUILD__=243 -include "cuda_runtime.h" -m64 "CMakeCUDACompilerId.cu" > "tmp/CMakeCUDACompilerId.cpp1.ii" #$ cicc --c++14 --gnu_version=90400 --allow_managed -arch compute_30 -m64 -ftz=0 -prec_div=1 -prec_sqrt=1 -fmad=1 --include_file_name "CMakeCUDACompilerId.fatbin.c" -tused -nvvmir-library "/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/libdevice/libdevice.10.bc" --gen_module_id_file --module_id_file_name "tmp/CMakeCUDACompilerId.module_id" --orig_src_file_name "CMakeCUDACompilerId.cu" --gen_c_file_name "tmp/CMakeCUDACompilerId.cudafe1.c" --stub_file_name "tmp/CMakeCUDACompilerId.cudafe1.stub.c" --gen_device_file_name "tmp/CMakeCUDACompilerId.cudafe1.gpu" "tmp/CMakeCUDACompilerId.cpp1.ii" -o "tmp/CMakeCUDACompilerId.ptx" #$ ptxas -arch=sm_30 -m64 "tmp/CMakeCUDACompilerId.ptx" -o "tmp/CMakeCUDACompilerId.sm_30.cubin" ptxas fatal : Value 'sm_30' is not defined for option 'gpu-name' # --error 0xff -- Call Stack (most recent call first): /home/xujx/.local/lib/python3.8/site-packages/cmake/data/share/cmake-3.26/Modules/CMakeDetermineCompilerId.cmake:8 (CMAKE_DETERMINE_COMPILER_ID_BUILD) /home/xujx/.local/lib/python3.8/site-packages/cmake/data/share/cmake-3.26/Modules/CMakeDetermineCompilerId.cmake:53 (__determine_compiler_id_test) /home/xujx/.local/lib/python3.8/site-packages/cmake/data/share/cmake-3.26/Modules/CMakeDetermineCUDACompiler.cmake:307 (CMAKE_DETERMINE_COMPILER_ID) CMakeLists.txt:109 (ENABLE_LANGUAGE)是什么问题

这个问题是由于在构建过程中使用的CUDA编译器标识未被识别所引起的。具体来说，在尝试编译CUDA编译器标识源文件"CMakeCUDACompilerId.cu"时失败了。错误信息中显示的输出是255，这表明编译过程出现了错误。
根据错误信息中的一些提示，可能的原因之一是编译器选项中使用了不正确的GPU架构选项。错误信息中显示"ptxas fatal: Value 'sm_30' is not defined for option 'gpu-name'"，指出选择的GPU架构"sm_30"不可用。
要解决这个问题，您可以尝试以下几点：

检查CUDA版本：确保您使用的CUDA版本与您的GPU架构兼容。您可以查看CUDA文档或GPU架构兼容性表以获取详细信息。

检查编译器选项：检查CMakeLists.txt文件中关于CUDA编译器选项的配置，确保选择的GPU架构选项是有效的。

检查CUDA环境变量：确保CUDA环境变量设置正确，以便CMake可以正确找到CUDA工具链和库。

如果问题仍然存在，请提供更多关于您的环境和构建配置的信息，以便能够更好地帮助您解决问题。