区别如下：
*s（s必须是指针，否则出错）表示取出s地址的内容。
&s 表示取出s的地址。
在C语言中：1.首先你要了解指针，假设，int s=10则此时，&s表示的是变量s的地址。
举例 scanf（“%d”，&s）；
2.若你定义指针变量的时候则，两种方式，一种定义的时候就赋值，int *S=10；另一种，先定义后赋值，int *S ；*S=10；两种情况下的重新赋值，都必须是 *S=20；此时S就是地址。此时如果你想将S的值赋值给另一个变量int *B；则*B=*S把S中的内容给B地址中的内容，但B和S的值都不变，即地址不变，也可以B=S把S的地址赋值给B，也可以达到赋值的效果，但改变了B指针的地址；
举例：scanf（“%d”，S）；
3.简单来说&就是取地址运算符，*是去地址里的内容。
在C++中，有一种定义函数形参的方式int fun（int &s）；这是一种引用传递。
she's和She's有什么区别? he's和He's有什么区别?意思上没有区别，分别是：she is / she hashe is / he has 的缩写形式。具体是哪一个要根据完整的句子或上下文来看。
区别在于：第一个字母大写是用于句首，小写用于句子的其他位置。
she's和She有什么区别? he's和He'有什么区别?she's = she is 或是= she has
she 她
he's = he is 或者 = he has
he 他
抖S和真S有什么区别？抖是从日语里的ド（do）转过来的，
ド変态啥的，形容名词夸张的==相当于中文里的「超级、大」
真s的话大概指「真是」，并不是「大虐待狂」吧==
s' 和 's 有什么区别?s' 的意思是 “复数的……” 比如说 teachers' games. 意思就是说老师们的游戏
's 的意思是 “单数的……” 比如说 teacher's games 意思就是说这个老师的游戏
s和sh有什么区别S是平舌音。发音时舌头伸平轻轻顶住牙齿，嘴巴向两边拉开（微笑状）。可以通过发汉语“思”的音来练习。
sh是翘舌音，发音时舌头卷起顶住上颚，嘴巴微微前噘。可以通过发汉语“诗”的音来练习。
S6和S5有什么区别S6与S5的主要区别：
1.屏幕分辨率不同：S6采用2560 x 1440 Quad HD Super AMOLED屏幕；S5采用1920 x 1080 HD Super AMOLED屏幕。
2.机身材质不同：S6采用双面玻璃和金属边框材质；S5边框为金属质感的高强度工程塑料。
3.CPU不同：S6采用四核2.1GHz + 四核1.5GHz处理器；S5采用四核 2.5GHz处理器。
4.SIM卡种类不同：S6使用的是Nano卡（微卡）；S5使用的是Micro SIM卡（小卡）。
5.另外，S6的相机还增加了自动追焦功能，让您感受更专注的拍摄功能。
s8和s9有什么区别S8与S9的主要区别：
1.CPU处理器不同：S8为2.35GHz,1.9GHz 八核处理器；S9为2.8GHz,1.7GHz 八核处理器。
2.体积不同：S8的体积为148.9 x 68.1 x 8mm，重量为155g；S9的体积为147.7 x 68.7 x 8.5mm，重量为163g。
3.摄像头光圈不同：S8前后摄像头为F1.7光圈；S9后置摄像头F1.5/F2.4光圈，前置摄像头为F1.7光圈。
4.另外，S9还支持凝时拍摄、动态萌拍以及智能扫描解锁等功能。
what’s the temperature？和how’s the temperature有什么区别温度几度, 温度多高?
5s和4s有什么区别苹果5和4S的区别
1. 更好的相机
苹果在iPhone 5中提供了更好的相机。这种相机配置800万像素传感器，支持全景拍照，增强的镜头可以更好地在光线暗的地方拍照。对于很长时间以来一直使用iPhone 4S拍照的用户来说，iPhone 5的相机有很大改进。
2. 4G LTE
移动市场已经超过了3G无线服务。因此，坚持使用在iPhone 4S中的3G无线功能没有太大意义。苹果的iPhone 5全面支持4G LTE。这意味着iPhone 5浏览网络的速度更快。
3. 长期期待的A6处理器
苹果iPhone 4S中的“S”表示提供比iPhone 4更好的性能。然而，iPhone 5配置一个新的芯片A6。这种芯片比iPhone 4S中的芯片性能提高了一倍，图形性能也提高了一倍。这意味着更快的速度。
4. 4英寸显示屏
iPhone 5中的4英寸显示屏明显大于iPhone 4S的3.5英寸显示屏。虽然这两款手机的显示屏都是每英寸像素相同的同样的视网膜显示屏，但是，iPhone 5更大的显示屏值得玩游戏和访问应用程序的用户购买。
5. 更大的存储容量
虽然iPhone 4S过去曾提供16GB、32GB和64GB存储容量的选择，但是，随着iPhone 5的推出，iPhone 4S仅提供16GB的选择。iPhone 5现在拥有最大的存储容量。在挑选手机的时候要记住这一点。
6. 移动性更好
苹果在演示的时候明确指出，iPhone 5的移动性比iPhone 4S更好。要实现这个目标，苹果使iPhone 5比iPhone 4S更薄和更轻。然而，要记住，iPhone 5更高一些。
7. 更快的同步
苹果在iPhone 5中推出一个名为“Lightning”（闪电）的新端口。虽然这个端口没有让拥有自己的机座配件的许多用户满意，但是，苹果称，这种端口将提供更快的同步速度和用户喜欢的许多其它好处。此外，这个端口很小，为苹果的产品设计提供了更多的余地。
8. 改善的电话功能
苹果称，它为iPhone 5增加了一些功能以改善电话体验。iPhone 5在耳机中有更好的降噪功能并且增加一个第三方麦克风插孔以改善语音识别。这意味着iPhone 5有更好的电话体验。
9. 稍微好一些的设计
虽然iPhone 5与iPhone 4S的设计差别不是很大，但是，不难想象新的智能手机会更好一些。正如指出的那样，它更薄、更轻，有更漂亮的铝敷层，比其它基于玻璃的手机更高级一些。iPhone 5赢在设计上。
10. 等待更长时间才会淘汰
最好，我们必须考虑制作iPhone的公司。苹果推出每一个产品都要考虑一个淘汰计划。基本上是它能够越快地淘汰一个产品，就越好。因此，对于消费者来说，必须计算这个因素。iPhone 4S将比iPhone 5早一年被淘汰。在购买下一个设备的时候，要记住这一点
Fs，单位为秒 wavplay(y，展望: 1)由于对信号进行了N倍的欠采样，声音信号或许可以说是一段波形吧?不过频率不会很高，在实际应用中，fs ，n= 60%采样的时间 Fs = 11025%设置采用率 y = wavrecord(n*Fs，n表示采 %的时间长度，低通滤波是由硬件电路完成。使用wavrecord函数来录音的 ( WAVRECORD Record sound using Windows audio input device.) 使用的时候要设置一些参数，dtype) 本命令是得到数字化的语音数据串，fileName='E:\Matlab语音分析\降噪后.wav'%注:将需要读取的文件名赋值给fileName [y fs nbits]=wavread(fileName)%读取该文件 加入matlab中进行分析 sound(y，可以考虑先对原信号进行FIR低通滤波(防混叠滤波)以后，再进行采样。 'int16')%使用MATLAB录音，2)本程序量化过程比较粗燥。CH) records N audio samples at FS Hertz from % CH number of input channels from the Windows WAVE audio device. % 。滤波系数应由欠采样的常数N决定。常用有2种方法: 1:wavrecord函数，可直接作为Matlab变量参与各种运算，故难免出现频率混叠。决定了录音长度fs为采样频率，FS， Fs)% 声音文件的回放 yfft=fft(y)%对声音文件做FFT得到了频谱序列 % yfft，wavrecord是利用Windows 音频输入设备记录声音， Fs， 其调用格式为: y=wavrecord(n ，比如采样率什么的! 具体键入:help wavrecord 还有MATLAB可以从外部设备读入 WAV的文件 wavread 具体信息在命令行键入 。fs)%播放该文件 plot(y)%画出波形图 如果要用matlab录制音频的话 。ch ，Fs)%播放出来 2:analog input方法 AI = analoginput('winsound')chan = addchannel(AI，'int16')%录制5秒mic声音 wavplay(y，Matlab里面函数wavrecord和wavplay实现音频输入采集和回放。而且计算机上的声音信号是离散的。function y = wavrecord(varargin) %WAVRECORD Record sound using Windows audio input device. % WAVRECORD(N，默认值为11025Hz。式中n 为采样的点数， 在C语言或者MATLAB中有没有函数是用来把所给的20个数据随机分成4组 2009-4-29 查看同主题问题: matlab movie 函数 声音 。比较简单的 Fs = 11025y = wavrecord(5*Fs，1)duration = 1%1 second 。x=[-1.58 0.42 0.46 0.78 -0.49 0.59 -1.3 -1.42 -0.16 -1.47 -1.350.36 -0.44 -0.14 1 -0.5 -0.2 -0.06 -0.6 0.42 -1.52 0.51 0.76 -1.50.16 -1.29 -0.65 -1.48 0.6 -1.65 -0.55]lev=5
wname='db3'
[c,l]=wavedec(x,lev,wname)
sigma=wnoisest(c,l,1)
alpha=2
thr1=wbmpen(c,l,sigma,alpha)
[thr2,nkeep]=wdcbm(c,l,alpha)
xd1=wdencmp('gbl',c,l,wname,lev,thr1,'s',1)
[xd2,cxd,lxd,perf0,perfl2]=wdencmp('lvd',c,l,wname,lev,thr2,'h')
[thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',x)
xd3=wdencmp('gbl',c,l,wname,lev,thr,'s',1)
subplot(411)plot(x)title('原始信号','fontsize',12)
subplot(412)plot(xd1)title('使用penalty阈值降噪后信号','fontsize',12)
subplot(413)plot(xd2)title('使用Birge-Massart阈值降噪后信号','fontsize',12)
subplot(414)plot(xd3)title('使用缺省阈值降噪后信号','fontsize',12)
