解析：答案是A: 距离传感器。

推算定位技术是利用距离传感器和航向传感器(压电陀螺)测量位移矢量,从而推算车辆的位置。这种技术类似于我们在手机上使用的GPS定位，通过测量车辆移动的距离和方向，来确定车辆的位置。

举个例子，就像你在玩寻宝游戏一样，你需要根据地图上的指示和测量的距离，来推算出宝藏的位置。如果你走了一定的距离，并且知道你的出发点和方向，你就可以推算出你现在所在的位置。这就是推算定位技术的原理。

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26.燃料电池电动汽车(FCEV)是以燃料电池系统作为单一动力源或者燃料电池系统与()系统作为混合动力源的电动汽车。

A. 飞轮储能

B. 气压储能

C. 可充电储能

D. 液压储能

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105.无功功率反应的是()与电源间交换功率的本领。

A. 电容或电感

B. 电容或电阻

C. 电感或电阻

D. 以上均不对

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46、下列数据特征提取方法中,常被用于对语音时序数据的特征提取的是()。

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。