In computing, bit numbering is the convention used to identify the bit positions in a binary number. In computing, the least significant bit (LSb) is the bit position in a binary integer representing the lowest-order place of the integer. Similarly, the most significant bit (MSb) represents the highest-order place of the binary integer.

2019年4月19日 · LSB （Least Significant Bit），最低有效位；表示的是数字流中的最后一位，也表示组成满量程输入范围的 最小单位. MSB（Most Significant Bit），最高有效位，若MSB=1，则表示数据为负值，若MSB=0，则表示数据为正. LSB = 1 2Bit L S B = 1 2 B i t. 但是，将LSB定义为4096个可能编码中的一个编码对于我们的理解是有好处的. 满量程输入范围为4.096V的12bit ADC中对于技术指标： 失调误差 = ±3LSB =±3mV. 增益误差 =±5LSB = ±5mV. 这些技术参数 …

分辨率（Resolution）是指ADC转换器能够分辨量化的最小信号的能力，用二进制位数表示。 分辨率也是一个最低有效位（The Least Significant Bit，LSB）的变化量所对应的最小模拟增量，这个关键参数决定了转换器所能…

2023年9月5日 · As previously discussed, the LSB is the rightmost bit in a binary number. It carries the least weight in terms of the total value of the binary number, but don’t let that fool you! The LSB plays a huge role in defining subtle details in digital audio and images, ensuring accurate data transmission, and even hiding data in steganography.

LSb (Least Significant Bit) designates the least significant bit of a binary number, the one that represents the smallest value. MSb (Most Significant Bit), on the other hand, represents the most significant bit, carrying the greatest value in a binary number. LSb 0 means that position 0 is associated with the least significant bit.

2020年3月2日 · 最低有效位（the least significant bit，lsb）是指一个二进制数字中的第0位（即最低位），具有权值为2^0，可以用它来检测数的奇偶性。 与之相反的称之为最高有效位。

2016年4月18日 · 最低有效位（the least significant bit，lsb）是指一个二进制数字中的第0位（即最低位），具有权值为2^0，可以用它来检测数的奇偶性。 与之相反的称之为最高有效位。

LSB全称为 least significant bit，是最低有效位的意思。Lsb图片隐写是基于lsb算法的一种图片隐写术，以下统称为lsb隐写，这是一种常见的信息隐藏方法。当然关于图像的隐写的方法有很多，统称为隐写术，以后会写一篇总结这类隐写的文章。

最低有效位，英文全称是：the least significant bit，缩写为：lsb，是指一个 二进制 数字中的第0位（即最低位），具有 权值 为2^0，可以用它来检测数的 奇偶性 。

To be sure you get the right bit/value: The value at the least significant bit position = x & 1; The value of the isolated least significant 1 = x & -x; The zero-based index of the isolated least significant 1 = log2(x & -x) Here's how it looks in JavaScript: