解析：这道题的核心在于理解移动互联网的三个要素：移动终端、移动网络和应用服务，以及它们之间的关系。

### 题目解析

1. **移动终端**：这是用户访问移动互联网的设备，比如智能手机、平板电脑等。可以把它想象成一个“窗口”，通过这个窗口，用户可以看到和使用互联网的内容。

2. **移动网络**：这是连接移动终端与互联网的基础设施，比如4G、5G网络等。可以把它看作是“道路”，没有这些道路，移动终端就无法与互联网连接。

3. **应用服务**：这是用户在移动终端上使用的各种应用程序和服务，比如社交媒体、在线购物、视频播放等。可以把它理解为“内容”，用户通过移动终端和移动网络来获取这些内容。

### 核心要素分析

在这三个要素中，**应用服务**被认为是移动互联网的核心，原因如下：

- **用户体验**：用户使用移动互联网的主要目的就是为了获取应用服务，比如聊天、购物、娱乐等。因此，应用服务直接影响用户的体验和满意度。

- **创新和发展**：移动互联网的快速发展和创新，往往是由新的应用服务推动的。例如，社交媒体的崛起改变了人们的沟通方式，移动支付的普及改变了消费习惯。

- **市场需求**：市场上对应用服务的需求是推动移动互联网发展的主要动力。企业和开发者会根据用户需求不断推出新的应用服务，以满足市场的变化。

### 生动的例子

想象一下，你在咖啡店里，手里拿着一部智能手机（移动终端），通过Wi-Fi或4G网络（移动网络）连接到互联网。你打开一个购物应用（应用服务），浏览商品并下单。这里，虽然移动终端和移动网络很重要，但最终你使用的还是这个购物应用，它决定了你能买到什么、体验如何。

### 结论

因此，答案是 **C: 应用服务**，因为它是用户使用移动互联网的直接目的和核心所在。移动终端和移动网络虽然重要，但没有应用服务，用户的需求和体验就无法实现。

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139、数字图像处理研究的内容不包括()。

A. 图像数字化

B. 图像增强

C. 图像分割

D. 数字图像存储

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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。