'=' : 'int *' differs in levels of indirection from 'int ** '

时间: 2023-12-25 16:07:04 浏览: 26
这个错误通常是因为你在将一个 `int **` 类型的指针赋值给一个 `int *` 类型的指针时出现的。这两个指针类型之间的间接级别不同,因此不能直接进行赋值操作。 例如,以下代码会导致这个错误: ``` int **p1; int *p2; int a = 10; p1 = &p2; // 这里会出现上述错误 *p1 = &a; **p1 = 20; ``` 这里,我们尝试将 `p2` 的地址赋给 `p1`,但是 `p1` 是一个指向指针的指针,而 `p2` 是一个指向整数的指针,因此它们的间接级别不同。 要解决这个问题,你需要使用适当的类型转换来将 `int **` 类型的指针转换为 `int *` 类型的指针。例如,你可以使用以下代码来修复上面的示例: ``` p1 = (int **)&p2; // 使用类型转换来将 p2 的地址赋给 p1 *p1 = &a; **p1 = 20; ``` 请注意,这里使用了 `(int **)&` 类型转换来将 `int *` 类型的指针 `p2` 的地址转换为 `int **` 类型的指针。这样就可以将 `p2` 的地址赋给 `p1`,并且代码可以正常工作。
相关问题

warning C4047: 'function' : 'int *' differs in levels of indirection from 'int '

这是一个编译器警告,意思是你在一个函数中使用了一个参数,但是该参数的类型与函数定义中声明的类型不匹配。具体来说,可能是你在函数中使用了一个指针类型的参数,但是你在函数定义中将该参数声明为了一个非指针类型的变量。 例如,以下代码会产生这个警告: ``` void foo(int* ptr) { // do something } int main() { int num = 10; foo(num); // warning C4047: 'function' : 'int *' differs in levels of indirection from 'int ' return 0; } ``` 要解决这个问题,你需要在函数定义和函数声明中保持参数类型的一致性。在上面的例子中,可以将 `foo` 函数的声明改为 `void foo(int num)` 或将 `foo` 函数的调用改为 `foo(&num)`。

'int ' differs in levels of indirection from 'struct _iobuf *'

这个错误通常出现在你试图将一个'int'类型的值赋值给一个指向'struct _iobuf'结构体的指针变量上。这两种类型的数据是完全不同的,因此编译器发出了这个错误提示。 要解决这个问题,你需要查找并修复代码中的类型不匹配问题。检查变量的声明和赋值语句,确保它们的类型是一致的。如果你不确定如何修复这个问题,请在代码论坛上发帖求助。

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A = imread('krabi1.bmp','BMP'); %read in the image A_shrunk = imresize(A,0.2); % we’ll reduce the resolution, as otherwise the file size is too large imshow(A_shrunk) % displays the shrunken image Bs = reshape(A_shrunk,[388*518*3,1,1]); % resizes this image from a pixel array of three colours to a one-dimensional data stream C = de2bi(double(Bs)); % converts these values to binary representation % You can then resize this array to a linear, one-dimensional array. % this data stream C is then what you can communicate over your channel. % recover the image from the binary sequence BS_rec = uint8(bi2de(C)); % convert bits to pixel values. A_rec = reshape(BS_rec,[388,518,3]); % reshape back to a coloured pixel array. imshow(A_rec) % display the recovered image. Explore the pskmod and pskdemod commands in MATLAB. Use these to modulate and demodulate the binary sequence into a binary PSK signal. (Hint: the command should be something like D = pskmod(C,2). Display a part of this signal, and explain carefully how we have represented this signal in MATLAB, and how it differs from the analysis we performed in Part A. Transmit this signal through an AWGN channel using the awgn() function for a range of signal to noise ratios. Demodulate and comment on the effect of the noise on the image. A suitable range of signal to noise ratios is –0.5dB to 5 dB. The bit error rate refers to the fraction of bits that are received in error. This can also be interpreted as the probability that a bit is received in error. Calculate the bit error rate (BER) for the signal to noise ratios you used above. Comment on the correlation between BER and perceptual image quality. Now apply channel coding to the transmitted data sequence. Use encode(msg,7,4,’hamming’), encode(msg,15,7,’bch’), and convenc, following the example listed in the help window (recall, in MATLAB type “help convenc” to obtain the help information for that command. For each of these codes, study how the code can reduce the BER and improve image quality for each SNR you studied above.

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