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保研夏令营:如何准备面试并成功上岸? 保研后的日子过得真快呀!作为通信方向的学生,我参加了东南大学、北京邮电大学、中科院、电子科技大学、华南理工大学和西安电子科技大学等多所高校的面试,通过率100%。最终,我选择了东南大学! 一开始,我买了知乎上学姐整理的资料,对面试题型有了一定的了解。面试问题主要集中在概念题上。不过,学姐的资料并不完整,所以我自己又整理了一遍,注重举一反三,拓展问题。比如,提到DFT时,会问DTFT是什么,DTFT和DFT的区别,接着问你为什么要提出FFT,FFT快了多少! 另外,我还整理了简历、自我陈述和自我介绍等资料。
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北理工826考研120+秘诀 由于字数限制,完整内容请看图片。 大家好,今天我想和大家分享一下我在北京理工大学826考研中的一些心得和经验。今年专业课826(信号与系统和数字信号处理)我考了120+,总分400+。希望能对正在准备考研的同学们有所帮助。 专业课复习指南 首先,北京理工大学的826专业课是两门课合在一起的,包括信号与系统和数字信号处理。教材方面,我推荐曾禹村和张宝俊的《信号与系统》,或者郑君里老师的《信号与系统》。我本科一直用的是郑君里老师的书,考研时也继续用了这本书,发现和北理的大纲非常匹配,只是有几个符号需要注意。 关于专业课的学习和资料,我直接参考了信息通信考研Jenny老师的课程。Jenny老师的课程非常系统,从知识点引入到数学模型推导证明,再到物理意义的深入讲解,再到考研怎么去解题,整合在一起非常高效。资料方面,我有历年真题、答案(全word版)、名校真题精选、讲义总结等,质量都很高。 复习重点 复习重点主要包括以下几个方面: 尺度变换作图 线性时不变因果判断 线性卷积运算次数 傅氏变换性质定理 框图分析 连续响应求解 频谱压缩系统 离散系统响应求解 奈奎斯特采样定理 调制解调滤波 两个矩形窗的卷积 求解零输入、零状态响应 状态变方程和输出方程 DFT和DTFT的关系 基2-FFT流图和运算次数计算 频率采样法设计滤波器等 时间安排 ⏰ 5-8月:基础、强化和提升阶段 教材结合Jenny老师课程,课程安排非常合理,每次课从知识点引入到数学模型推导证明,再到物理意义的深入讲解,再到考研怎么去解题,运用整合在一起,非常高效。边学边做现学现用。针对每次课还有精选测评作业,及时发现不足。 9-10月:真题阶段 完成老师强化提升课程后,辅导课模考了两次,难度均高于往年,成绩感觉还不错,基本120+。然后开始做真题,拿出一个本子,每道题思路、分析过程和错误的地方都详细记录,有问题直接找老师解答,非常高效。 11-考前:模考和知识点回顾 参加模考,和老师评估,知识点回顾。真题做完了,可以做资料里面名校真题精选查缺补漏。这些顶尖名校真题精选题目可以很好拓展自己复习,如果今年专业课难度提高,也有足够的能力应对。 希望这些经验对大家有所帮助!祝大家都能取得好成绩!
上海交通大学电院夏令营全攻略 大家好,今天我想和大家分享一下我在上海交通大学电院夏令营的经历,特别是笔试和面试的一些心得。希望对大家有所帮助! 笔试部分 首先,笔试是在7月10日下午进行的,建议大家尽量不要迟到,因为迟到可能就进不了考场了。以下是我总结的一些笔试内容,供大家参考: 笔试时间:2小时 题型:40个单选题+4道大题 内容:数字信号处理 具体题目: 给你一个数字序列,计算DTFT的值。 一个周期数字序列的DFS值与功率的关系。 DFS、DTFT、DFT和FFT的性质。 N点FFT的共轭乘法运算次数。 模拟滤波器的设计方法:脉冲响应不变法和双线性变换法。 数字滤波器的设计方法:窗函数法。 大题一:求一个复杂信号x(t)的傅里叶变换X(w)。 大题二:默写出各个窗函数的主瓣宽度和第一旁瓣衰减,并设计一个凯瑟窗的数字滤波器。 面试部分 䊊面试在休息室等待,等到你的时候会有工作人员叫你名字,让你进去。老师会先确认你的个人信息,然后面试正式开始。首先是5分钟的中文自我介绍,建议大家提前准备好稿子并背熟。接下来是英文问答: Can you tell us about your school? Can you talk about your research? 最后是专家问答环节,大概10至15分钟: 介绍一下你数模国赛一等奖的项目。 里面用到了哪些优化算法。 可以讲一下模拟退火算法和遗传算法的原理吗? 你了解神经网络吗? 神经网络有哪些网络类型? 你知道CNN的特点是什么吗? 你有使用过神经网络的实例吗?是你自己训练的,还是下载别人开源的? 你平常会看哪些文献? 你在哪些数据库看的这些文献? 总结 总的来说,上海交通大学电院的面试确实比较硬核,笔试和面试的考核方式让我觉得这是参加过的夏令营中最有难度的。希望大家能吸取我的教训,提前做好充分的准备。最后,祝愿各位保研的小伙伴们都能收获梦校的offer!
信号与系统学习指南:从入门到精通 首先,我想对所有正在学习信号与系统的同学们说,这篇学习分享适用于所有人,无论你是为了考研还是期末考试。如果你有任何关于信号与系统的问题,欢迎留言,我会尽力回复! 这门课程主要有三本参考教材:奥本海姆版、郑君里版和吴大正版。如果你打算考研,我强烈推荐直接从奥本海姆的书开始学习。如果是为了期末考试,可以根据学校老师推荐的教材来同步学习。虽然教材有所不同,但内容大致相同,区别主要在于习题和解题思路。 浓缩版的课程重点包括: 信号和系统的分类与性质判断 三大变换(傅里叶变换与傅里叶级数、拉氏变换、Z变换) 系统函数的幅频-相频响应(结合三大变换) 离散傅里叶变换DTFT(掌握与Z变换的关系) 抽样定理 状态方程(有些学校不要求) 拉氏变换与微分方程+Z变换与差分方程 学习方法,我强烈推荐一个叫「风中醉风」的考研信号与系统视频(免费的),配合课本每一章后面的习题。在第一轮学习时,可以先讲完知识点,然后同步做一些重点习题。后几轮复习时,再刷大量的题目,避免浪费时间。如果是准备期末考试,推荐刷往年学校的期末题,了解题型和考试重点。如果是准备考研,推荐刷吴大正版的重点题目以及报考学校往年试题。如果复习时间充裕,可以把其他学校的考研题也做了。毕竟,信号与系统这门课后期最重要的就是题感。 最后,我想说,信号与系统其实没有想象中那么难。虽然我在学校考的信号只有70多分,但后来自己在自学时突然悟了,跟着课本一步一步推进,专业课也考到了100多分(专业课难度还较大的情况下)。所以,如果你在这门课上想要拿高分,希望是很大的!无论从什么时候开始学都不晚~
985信号与系统,满绩秘籍! 大家好,今天我想和大家聊聊如何在985大学的信号与系统课程中拿到满绩。其实,这个课程虽然知识点很多,但只要掌握了基础,理解各种变换的本质,拿到高分并不难。下面我会详细分享一下我的学习方法和一些关键知识点。 信号与系统的基本概念 首先,我们需要明确信号与系统的基本概念。信号可以是确定的或随机的,连续的或离散的,周期性的或非周期性的。而系统则可以分为线性系统和非线性系统,时变系统和时不变系统,因果系统和非因果系统。这些基本概念是理解整个课程的基础。 傅里叶变换、拉普拉斯变换和z变换 整本书的核心是通过各种变换来分析信号特性。傅里叶变换、拉普拉斯变换和z变换是三种重要的变换方法。它们之间的联系在于,每一种变换都是从时域到频域、到s平面或z平面的转换。掌握了这些变换,就能更好地理解信号模型在不同平面下的表现。 具体知识点梳理 信号与系统的基础知识:包括信号的确定性与随机性、连续性与离散性、周期性与非周期性等。 系统的基本特性:线性与非线性、时变与时不变、因果与非因果等。 冲激函数与冲激响应:卷积、近代时域法等。 傅里叶级数与频谱图:奇谐与偶谐、傅里叶正反变换等。 佩利-维纳准则与调制解调:AM调制与解调等。 拉普拉斯变换与z变换:收敛域相关的变换、部分分式展开法、留数法等。 系统框图:直接、级联、并联的系统框图画法。 微分方程与系统函数:区分H(p)、H(s)、H(jw)、h(t)等。 极零点与极零图:反馈系统等。 离散时间系统:冲激抽样、差分方程、h(k)、卷积和等。 双边z变换与反z变换:部分分式分解法、双边z变换及反z变换等。 z平面与s平面的映射关系:罗斯霍维斯准则等。 DTFT:相变量法、对角线向量法等。 考试重点与细节 考试中常见的题型包括求解零输入零状态响应、画出信号频谱图、与收敛域相关的变换等。这些类型的问题只要多做几道作业题就能熟悉了。考前重点关注作业题和往届试题卷,大学考卷题型一般改动不大。 另外,还有一些细节知识点需要注意,比如脉宽与频宽成反比、全通系统与最小相位系统概念、系统稳定条件与因果系统条件等。这些细节知识虽然看似不起眼,但在考试中可能会成为加分项。 用数学思维学习信号课程 最后,希望大家在学习信号与系统课程时能够用数学思维去理解和解决问题。掌握基础概念和关键知识点,多做练习题,相信大家都能在考试中取得好成绩!祝大家学习顺利,绩点高高!
DTFT反变换:从频域到时域的信号之旅 嘿,考研的小伙伴们!今天咱们来聊聊信号与系统复习中的一个重难点——非周期序列的离散时间傅里叶变换(DTFT)及其反变换。这个话题可是考试中的“大杀器”,但别担心,咱们一起来攻克它! DTFT反变换:从频域回到时域 在信号处理的世界里,DTFT就像一座桥梁,连接着时域和频域。而DTFT的反变换,就是这座桥梁的另一端,它让我们能够从频域信息中恢复出原始的时域信号。这不仅是理论上的重要概念,更是实际应用中不可或缺的工具。 DTFT反变换的定义与计算 DTFT的反变换,简单来说,就是把频域函数X(ej转换回时域序列x(n)的过程。它的定义式如下: x(n)=2뢈X(ejejd(n) = \frac{1}{2\pi} \int_{-\pi}^{\pi} X(e^{j\omega}) e^{j\omega n} d\omegax(n)=2뢈X(ejejd 注意,这里的积分区间是[−,因为DTFT的结果X(ej是周期为2周期函数,我们只需要考虑一个周期内的积分即可。 ᠨ巧与注意事项 积分计算:直接进行积分可能会比较复杂。这时,我们可以利用一些常见的DTFT对(即已知的时域信号和其对应的频域函数)来简化计算。 周期性处理:虽然DTFT的结果是周期函数,但在进行反变换时,我们只需要关注一个周期内的信息。同时,要注意时域信号的起始点(即n=0或n的其他值)与频域函数的对应关系。 收敛性:在理论上,DTFT的反变换总是存在的,但在实际应用中,我们需要注意信号的收敛性。如果信号不满足收敛条件,反变换的结果可能会存在误差或不确定性。 应用实例与理解深化 为了更好地理解DTFT反变换,我们可以尝试通过一些简单的信号实例来进行计算。比如,对于一个简单的频域函数,我们可以尝试手动进行反变换,观察其结果是否与原始的时域信号一致。 此外,还可以结合信号处理中的实际应用场景来理解DTFT反变换的重要性。比如,在通信系统中,接收端需要通过接收到的频域信息来恢复出原始的时域信号,这时DTFT反变换就发挥了关键作用。 总结与寄语 DTFT反变换是信号与系统考研复习中的一大难点,但只要我们掌握了其定义、计算技巧以及应用实例,就能够轻松应对相关考题。加油吧,考研的小伙伴们!ꀀ
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