A、 “6”完全防止外物及灰尘侵入;“7”在深度超过1米的水中防持续浸泡影响。
B、 “6”完全防止外物侵入,虽不能完全防止灰尘侵入,但灰尘的侵入量不会影响电器的正常运作;“7”在深达1米的水中防30分钟的浸泡影响。
C、 “6”完全防止外物及灰尘侵入;“7”在深达1米的水中防30分钟的浸泡影响。
D、 “6”完全防止外物侵入,虽不能完全防止灰尘侵入,但灰尘的侵入量不会影响电器的正常运作;“7”在深达1米的水中防30分钟的浸泡影响。
答案：C
A、 “6”完全防止外物及灰尘侵入;“7”在深度超过1米的水中防持续浸泡影响。
B、 “6”完全防止外物侵入,虽不能完全防止灰尘侵入,但灰尘的侵入量不会影响电器的正常运作;“7”在深达1米的水中防30分钟的浸泡影响。
C、 “6”完全防止外物及灰尘侵入;“7”在深达1米的水中防30分钟的浸泡影响。
D、 “6”完全防止外物侵入,虽不能完全防止灰尘侵入,但灰尘的侵入量不会影响电器的正常运作;“7”在深达1米的水中防30分钟的浸泡影响。
答案：C
A. 发动机的输出功率
B. 电动机的输出功率(部分车型包含空调等负载的使用功率)
C. 发动机和电动机的输出功率
D. 车载用电设备的使用功率
A. 最大距离
B. 有效距离
C. 安全距离
D. 以上说法都正确
A. 最大
B. 最小
C. 平均
D. 瞬时
A. 超声波传感器
B. 控制器
C. 蜂鸣器
D. 图像传感器
A. 充电时间长短不一
B. 每个电池单体的一致性不理想
C. 放电率不均匀
D. 动力电池总成内温度不均衡
A. 镁合金
B. 铝合金
C. 强度钢
D. 已上都不对
A. 交流电机不使用永磁体材料
B. 交流电机使用永磁体材料
C. 交流电机使用直流磁体材料
D. 交流电机使用交流磁体材料
A. 导航器
B. 计数器
C. 计算器
D. 计时器
A. addⱣⱤmessageⱣⱤfiles()
B. generateⱣⱤmessages()
C. addⱣⱤactionⱣⱤfiles()
D. 以上均是
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。
