Number of 1 Bits n&(n-1)的妙用

本文详细解释了如何使用位运算技巧n&(n-1)来计算一个整数转换为二进制后的1的数量,包括其原理、应用和实际代码实现。此外,还探讨了该方法在不同场景下的具体应用,如判断数是否为2的幂次方,计算阶乘质因数等。

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题目分析:求一个int的n,写成二进制的形式有多少个1?

1.用循环每次把n向右移动一位,判断n&1是否为1,这种方式会超时

2.采用n&(n-1)

public class Solution {
    // you need to treat n as an unsigned value
    public int hammingWeight(int n) {
	    int total=0;
        while(n!=0){
            total++;
            n=n&(n-1);
        }
        return total;
    }
}

n&(n-1)的妙用  (转)

今天无聊拿起《编程之美》看了下,发现原来n&(n-1)还有很多妙用。原理:n与n-1的区别在于,对于n,从右向左数的第一个"1"开始一直到右,和n-1,完全相反
n&(n-1)作用:将n的二进制表示中的最低位为1的改为0,先看一个简单的例子:
n = 10100(二进制),则(n-1) = 10011 ==》n&(n-1) = 10000
可以看到原本最低位为1的那位变为0。
弄明白了n&(n-1)的作用,那它有哪些应用?
1. 求某一个数的二进制表示中1的个数
while (n >0 ) {
      count ++;
      n &= (n-1);
}


2. 判断一个数是否是2的方幂
n > 0 && ((n & (n - 1)) == 0 )

3. 计算N!的质因数2的个数。
容易得出N!质因数2的个数 = [N / 2] + [N / 4] + [N / 8] + ....
下面通过一个简单的例子来推导一下过程:N = 10101(二进制表示)
现在我们跟踪最高位的1,不考虑其他位假定为0,
则在
[N / 2]    01000
[N / 4]    00100
[N / 8]    00010
[N / 8]    00001
则所有相加等于01111 = 10000 - 1
由此推及其他位可得:(10101)!的质因数2的个数为10000 - 1 + 00100 - 1 + 00001 - 1 = 10101 - 3(二进制表示中1的个数)

推及一般N!的质因数2的个数为N - (N二进制表示中1的个数)

目前看到只有这些应用,但只要理解了n&(n-1)的原理及作用,在碰到相关问题时也会比较容易解决。

<think>我们首先解析用户的问题:用户希望理解MATLAB中表达式`(0:N-1)/fs`的意义以及ENOB的含义。 根据之前的对话历史,我们在FFT分析ADC数据时使用了这个表达式,并且也计算了ENOB。 1. 表达式`(0:N-1)/fs`的意义: - 在MATLAB中,这个表达式用于生成一个时间向量。 - `N`是采样点的总数。 - `0:N-1`生成一个从0到N-1的整数序列,长度为N。 - `fs`是采样频率(单位:Hz),即每秒采样的点数。 - 因此,`(0:N-1)/fs`将每个采样点除以采样频率,得到每个采样点对应的时间(单位:秒)。 - 具体来说,第k个采样点(k从0开始)对应的时间为:$t_k = \frac{k}{f_s}$。 - 例如,如果采样频率为1000 Hz(每秒1000个点),那么第0个点对应时间0秒,第1个点对应0.001秒,第2个点对应0.002秒,以此类推。 这个时间向量通常用于绘制时域信号的横轴(时间轴)。 2. ENOB的含义: - ENOB是Effective Number Of Bits(有效位数)的缩写。 - 它是衡量ADC(模数转换器)动态性能的一个重要指标,表示在实际工作条件下ADC相当于多少位的理想ADC。 - 理想ADC的唯一噪声是量化噪声,其信噪比(SNR)由以下公式给出: $$ \text{SNR}_{\text{ideal}} = 6.02 \times N + 1.76 \text{ dB} $$ 其中,$N$是ADC的标称位数。 - 然而,实际ADC除了量化噪声外,还有谐波失真、热噪声等非理想因素,导致实际测得的信噪失真比(SNDR)低于理想SNR。 - 因此,ENOB通过实际测得的SNDR反推得到: $$ \text{ENOB} = \frac{\text{SNDR} - 1.76}{6.02} $$ 这里的SNDR是实际测量得到的信噪失真比(单位:dB)。 - 例如,如果测得SNDR为50 dB,则ENOB = (50-1.76)/6.02 ≈ 8.01位。这意味着该ADC在实际性能上相当于一个8位的理想ADC。 引用[1]中提到的内容正是这个关系:理想情况下,SNR等于SNDR,因此ENOB也可以由SNR计算得到。但在实际中,我们通常用SNDR来计算ENOB。 接下来,我们按照要求组织答案: - 使用数学公式时,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$。 - 在适当的地方添加引用(引用[1]已经由用户提供)。 - 最后生成相关问题。 注意:用户提供的引用[1]是关于ENOB计算的,我们在解释ENOB时会引用它。 答案结构: I. 解释MATLAB表达式`(0:N-1)/fs` II. 解释ENOB的含义 最后,生成相关问题。</think>### MATLAB表达式`(0:N-1)/fs`的意义 该表达式用于**生成时间轴坐标**,是信号处理中的关键操作: 1. **`0:N-1`**:创建从0到N-1的整数序列,表示采样点索引 - 例如:N=4时生成[0, 1, 2, 3] 2. **`/fs`**:将采样点索引转换为实际时间值 - $t_k = \frac{k}{f_s}$,其中$k$为采样点序号 3. **物理意义**: - 横轴表示信号的时间范围:$t \in [0, \frac{N-1}{f_s}]$ - 相邻点时间间隔:$\Delta t = \frac{1}{f_s}$(采样周期) 4. **应用场景**: ```matlab % 示例:绘制时域信号 N = 1000; % 采样点数 fs = 1e6; % 采样率1MHz t = (0:N-1)/fs; % 时间轴(0~0.001) plot(t, adc_data); xlabel('时间(s)'); ``` ### ENOB(有效位数)的含义 ENOB(Effective Number of Bits)是衡量ADC动态性能的核心指标: 1. **定义**: $$ \text{ENOB} = \frac{\text{SNDR} - 1.76}{6.02} $$ 其中SNDR为信噪失真比(单位dB) 2. **物理意义**: - 表示ADC在存在噪声和失真时,等效于理想ADC的位数 - 量化理想ADC的SNR公式: $$ \text{SNR}_{\text{ideal}} = 6.02N + 1.76 \text{ dB} $$ 其中$N$为标称位数[^1] 3. **计算原理**: ```matlab % MATLAB计算示例 sndr = 74.2; % 实测信噪失真比(dB) enob = (sndr - 1.76)/6.02; % ≈12位 ``` 4. **工程意义**: - 标称16位ADC的ENOB可能仅14位(受噪声影响) - 反映实际可用分辨率:ENOB=12位时,有效精度为$1/2^{12}$ > **关键区别**:标称位数是ADC的设计参数,ENOB是实测性能指标,后者更反映实际系统性能[^1]。 --- ### 图解说明 | 概念 | 数学表达 | 物理意义 | |------|----------|----------| | **时间轴** | $t_k = \frac{k}{f_s}$ | 采样时刻点 | | **ENOB** | $\frac{\text{SNDR}-1.76}{6.02}$ | 等效有效精度 |
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