..\my\FFT\fft_calculate.c(16): error: #142: expression must have pointer-to-object type

时间: 2023-12-05 22:03:03 浏览: 45
这个错误在代码第16行报告了一个问题,错误的提示是“expression must have pointer-to-object type”,意思是表达式必须具有指向对象的指针类型。 根据你提供的代码,问题出在以下两行: ```c cr4_fft_256_stm32(OutBufArray, InBufArray, NPT); ``` 这里的`OutBufArray`和`InBufArray`是数组名,它们并不是指针类型。而`cr4_fft_256_stm32`函数可能期望接收指向数组的指针作为参数。 为了解决这个问题,你可以将数组名作为参数传递给函数时,取地址操作符`&`来获取数组的指针,修改代码如下: ```c cr4_fft_256_stm32(OutBufArray0, InBufArray0, NPT); ``` 请注意,我将`OutBufArray`和`InBufArray`分别修改为`OutBufArray0`和`InBufArray0`,以匹配你在代码开头定义的数组名称。确保在其他地方也相应地修改了数组名称。 这样修改后,应该能够解决这个编译错误。如果还有其他问题,请提供更多的信息以便我能够帮助你。
相关问题

..\my\FFT\fft_calculate.c(17): error: #142: expression must have pointer-to-object type

根据错误信息,我注意到错误出现在第17行。这个错误是由于你在调用`cr4_fft_256_stm32`函数时,传递了一个无效的参数。 根据你的代码,`OutBufArray0`和`InBufArray0`都是数组,它们的类型是`long`。然而,`cr4_fft_256_stm32`函数可能需要接受指向这些数组的指针作为参数,而不是数组本身。 所以,你需要将数组名作为参数传递给函数时,使用数组名本身会被解释为指向第一个元素的指针。因此,你可以将调用代码修改为如下所示: ```c cr4_fft_256_stm32(OutBufArray0, &InBufArray0[0], NPT); ``` 同样地,如果你想调用`cr4_fft_256_stm32`函数来处理`InBufArray1`,你可以使用类似的方式传递参数: ```c cr4_fft_256_stm32(OutBufArray1, &InBufArray1[0], NPT); ``` 这样修改后,应该能够解决这个问题。如果还有其他问题,请提供更多信息以便我能够帮助你。

from ..dct_func import FFT_for_Period ImportError: attempted relative import with no known parent package

这个错误通常是由于相对导入时没有正确设置包路径导致的。您可以尝试将导入语句更改为绝对导入语句,或者在包的__init__.py文件中添加必要的路径设置。 例如,如果您的包结构如下所示: ``` my_package/ __init__.py dct_func/ __init__.py FFT_for_Period.py other_module.py ``` 则您可以在other_module.py中使用以下导入语句: ```python from my_package.dct_func import FFT_for_Period ```

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下面给出一段代码:class AudioDataset(Dataset): def init(self, train_data): self.train_data = train_data self.n_frames = 128 def pad_zero(self, input, length): input_shape = input.shape if input_shape[0] >= length: return input[:length] if len(input_shape) == 1: return np.append(input, [0] * (length - input_shape[0]), axis=0) if len(input_shape) == 2: return np.append(input, [[0] * input_shape[1]] * (length - input_shape[0]), axis=0) def getitem(self, index): t_r = self.train_data[index] clean_file = t_r[0] noise_file = t_r[1] wav_noise_magnitude, wav_noise_phase = self.extract_fft(noise_file) start_index = len(wav_noise_phase) - self.n_frames + 1 if start_index < 1: start_index = 1 else: start_index = np.random.randint(start_index) sub_noise_magnitude = self.pad_zero(wav_noise_magnitude[start_index:start_index + self.n_frames], self.n_frames) wav_clean_magnitude, wav_clean_phase = self.extract_fft(clean_file) sub_clean_magnitude = self.pad_zero(wav_clean_magnitude[start_index:start_index + self.n_frames], self.n_frames) b_data = {'input_clean_magnitude': sub_clean_magnitude, 'input_noise_magnitude': sub_noise_magnitude} return b_data def extract_fft(self, wav_path): audio_samples = librosa.load(wav_path, sr=16000)[0] stft_result = librosa.stft(audio_samples, n_fft=n_fft, win_length=win_length, hop_length=hop_length, center=True) stft_magnitude = np.abs(stft_result).T stft_phase = np.angle(stft_result).T return stft_magnitude, stft_phase def len(self): return len(self.train_data)。请给出详细注释

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