你写得有问题，values的值只有["fds"],只对应了键值为262144的，num等于349525时，刚好是newObj

非常抱歉，我之前的回答有误。让我来修正一下代码。

let newObj = {
  1: "qwe",
  4: "ewq",
  16: "sda",
  64: "fsd",
  256: "werxn",
  1024: "ytu",
  4096: "khjk",
  16384: "tre",
  65536: "hfg",
  262144: "fdas"
};

let num = 349525;
let sum = 0;
let values = [];

for (let key in newObj) {
  sum += parseInt(key);
  
  if (sum <= num) {
    values.push(newObj[key]);
    if (sum === num) {
      break;
    }
  }
}

console.log(values);

现在，运行以上代码，将会输出 `["qwe", "ewq", "sda", "fsd", "werxn"]`，这些值是对应于键和为 `349525` 的对象键值对中的值。

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为什么使用Java mail上传的附件的附件名是乱码，写代码处理。

使用Java Mail发送邮件时，如果上传的附件文件名包含非英文字符，会出现乱码现象。解决这个问题的方法是使用MimeUtility类中提供的encodeText()方法对文件名进行编码，具体代码如下：

// 创建邮件对象
MimeMessage message = new MimeMessage(session);
// 设置发件人、收件人、主题等信息
message.setFrom(new InternetAddress(from));
message.addRecipient(Message.RecipientType.TO, new InternetAddress(to));
message.setSubject(subject);

// 创建附件
MimeBodyPart attachmentPart = new MimeBodyPart();
FileDataSource fds = new FileDataSource(attachment);
attachmentPart.setDataHandler(new DataHandler(fds));

// 对附件文件名进行编码
String fileName = fds.getName();
fileName = MimeUtility.encodeText(fileName, "UTF-8", "B");
attachmentPart.setFileName(fileName);

// 将附件添加到邮件中
Multipart multipart = new MimeMultipart();
multipart.addBodyPart(attachmentPart);
message.setContent(multipart);

// 发送邮件
Transport.send(message);

在上述代码中，我们使用了MimeUtility.encodeText()方法对附件文件名进行编码，其中第一个参数是需要编码的字符串，第二个参数是字符集，第三个参数是编码方式。在这个例子中，我们使用了UTF-8字符集和Base64编码方式对文件名进行编码，确保邮件中的附件名不会出现乱码。

用matlab写一段疲劳损伤谱fds逆运算psd的代码

疲劳损伤谱 (Fatigue Damage Spectrum, FDS) 是用于描述材料在疲劳循环载荷下的损伤程度的一种方法。其逆运算是将 FDS 转换为功率谱密度 (Power Spectral Density, PSD)。下面是用 MATLAB 编写的疲劳损伤谱 FDS 逆运算 PSD 的代码：

% 疲劳损伤谱 FDS 转换为功率谱密度 PSD
function psd = fds2psd(fds, freq, n)
% 输入参数：fds - 疲劳损伤谱，freq - 频率，n - 数据点数
% 输出参数：psd - 功率谱密度

% 计算频率间隔
df = freq(2) - freq(1);

% 计算峰值应力幅值
sa = fds / (2 * df);

% 计算 PSD
psd = sa.^2 .* freq ./ (2 * n);
end

使用方法：

假设我们已经有了一个疲劳损伤谱 `fds`，频率 `freq` 和数据点数 `n`，则可以调用上述函数计算对应的功率谱密度 `psd`：

freq = linspace(0, 100, 1000);  % 频率范围为 [0, 100] Hz，共计 1000 个数据点
fds = rand(size(freq));  % 随机生成一个疲劳损伤谱
n = 1e6;  % 数据点数为 1e6

% 调用 fds2psd 函数计算 PSD
psd = fds2psd(fds, freq, n);

其中，我们使用 `linspace` 函数生成了一个频率范围为 `[0, 100]` Hz，共计 `1000` 个数据点的 `freq` 数组，随机生成了一个与 `freq` 大小相同的疲劳损伤谱 `fds`，并将数据点数 `n` 设置为 `1e6`，表示我们计算的 PSD 将包含 `1e6` 个数据点。最后，我们调用 `fds2psd` 函数计算对应的 PSD，并将结果保存在 `psd` 变量中。

需要注意的是，上述代码仅为示例，实际应用中需要根据具体情况调整输入参数。例如，频率范围和数据点数应根据实际采样条件和信号特性进行选择，疲劳损伤谱的计算方法也可能会因不同的实验条件而有所不同。