A、 -20g/100kg
B、 -5g/100kg
C、 -10g/100kg
D、 不会降低
答案：C
A、 -20g/100kg
B、 -5g/100kg
C、 -10g/100kg
D、 不会降低
答案：C
A. 闭环控制系统比开环控制系统更加复杂,成本高。
B. 闭环控制系统控制链路较为简单。
C. 闭环控制一般不需要调节参数即可稳定。
D. 闭环控制系统效果总是优于开环控制。
A. 电动机
B. 发电机
C. 变压器
D. 变频器
A. 不耗散
B. 不产生电能
C. 存储在用电器中
D. 反馈给电源
A. 把输入的燃料进行处理,保证燃料电池堆阳极侧温度.湿度.压力及流量在最佳范围内
B. 对进入燃料电池的空气进行过滤.增湿.压力调节等方面的处理,保证燃料电池电堆阴极侧温度.湿度.压力及流量在最佳范围内
C. 回收多余的热量,并在燃料电池系统启动时能够进行辅助加热的系统
D. 以上都是
A. 机械能
B. 化学能
C. 动能
D. 势能
A. 20%
B. 25%
C. 50%
D. 75%
A. 减轻车体的重量
B. 外观美观
C. 方便安装
D. 价格便宜
A. 线控制动
B. 线控换挡
C. 线控油门
D. 线控悬挂
A. 绝缘门二极管
B. 蓄电池
C. 动力转换控制模块
D. 集成功率模块
A. MFCC
B. BOW
C. TF-IDF
D. ARIMA
解析：这道题目考察的是对语音时序数据特征提取方法的理解。我们来逐一分析选项，并深入理解MFCC（Mel频率倒谱系数）在语音处理中的重要性。
### 选项分析：
1. **A: MFCC**
- **解释**：MFCC是一种常用的特征提取方法，特别是在语音识别和处理领域。它通过模拟人耳对不同频率的敏感度，将音频信号转换为一组特征值。这些特征值能够有效地捕捉到语音信号的音色和音调变化。
- **应用**：MFCC通常用于语音识别、说话人识别等任务，因为它能够很好地表示语音的特征。
2. **B: BOW（Bag of Words）**
- **解释**：BOW是一种文本特征提取方法，主要用于自然语言处理。它将文本视为一个词袋，不考虑词语的顺序和语法结构，主要用于文档分类等任务。
- **应用**：不适用于语音时序数据。
3. **C: TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）**
- **解释**：TF-IDF也是一种文本特征提取方法，用于衡量一个词在文档中的重要性。它结合了词频和逆文档频率，常用于信息检索和文本挖掘。
- **应用**：同样不适用于语音时序数据。
4. **D: ARIMA（自回归积分滑动平均模型）**
- **解释**：ARIMA是一种时间序列分析方法，主要用于预测和建模时间序列数据。虽然它可以处理时序数据，但并不是专门用于特征提取的。
- **应用**：更适合于经济数据、气象数据等的预测，而不是直接用于语音特征提取。
### 正确答案：A: MFCC
### 深入理解MFCC：
想象一下，你在听一段音乐。不同的乐器发出的声音有不同的音色和频率。MFCC就像是一个“音色分析师”，它能够将这些声音分解成多个频率成分，并提取出最能代表这些声音特征的参数。
#### 生动例子：
- **比喻**：想象你在一个热闹的派对上，周围有很多人在说话。你想要听到某个人的声音。MFCC就像是一个“声音过滤器”，它帮助你从嘈杂的环境中提取出你想要的声音特征，让你更清晰地听到那个人说的话。
- **应用场景**：在语音助手（如Siri或Alexa）中，MFCC被用来识别用户的指令。它能够将用户的语音转换为机器可以理解的特征，从而进行相应的操作。
通过以上分析和例子，希望你能更好地理解MFCC在语音时序数据特征提取中的重要性，以及为什么它是这个题目的正确答案。
