hamming

Signal Processing Toolbox™ 提供一系列频谱分析函数和 App，用于表征信号的频谱。基于 FFT 的非参数化方法，如 Welch 的方法或周期图，对输入数据不做任何假设，可用于任何类型的信号。参数化方法和子空间方法，如 Burg 法、协方差法和 MUSIC 法，结合信号的先验知识，可以产生更准确的频谱估计

Signal Processing Toolbox™ 提供一系列频谱分析函数和 App，用于表征信号的频谱。基于 FFT 的非参数化方法，如 Welch 的方法或周期图，对输入数据不做任何假设，可用于任何类型的信号。参数化方法和子空间方法，如 Burg 法、协方差法和 MUSIC 法，结合信号的先验知识，可以产生更准确的频谱估计

这是一个很有意思的问题，也是在面试中最容易被问到的问题之一。这个问题有个正式的名字叫Hamming_weight，而且wikipedia上也提供了很好的位运算解决的方法，这个下面也会提到。 解决这个问题的第一想法是一位一位的观察，判断是否为1，是则计数器加一，否则跳到下一位，于是很容易有这样的程序

Signal Processing Toolbox™ 提供一系列频谱分析函数和 App，用于表征信号的频谱。基于 FFT 的非参数化方法，如 Welch 的方法或周期图，对输入数据不做任何假设，可用于任何类型的信号。参数化方法和子空间方法，如 Burg 法、协方差法和 MUSIC 法，结合信号的先验知识，可以产生更准确的频谱估计

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Signal Processing Toolbox™ 提供一系列频谱分析函数和 App，用于表征信号的频谱。基于 FFT 的非参数化方法，如 Welch 的方法或周期图，对输入数据不做任何假设，可用于任何类型的信号。参数化方法和子空间方法，如 Burg 法、协方差法和 MUSIC 法，结合信号的先验知识，可以产生更准确的频谱估计