西安交通大学电子信息硕士考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》-西交大电子与信息学部-信息与通信工程学院电子信息硕士考研心得重点与经验
考研资深辅导
2025年03月26日 17:51:24
西安交通大学电子信息硕士考研经验与心得重点
考研政治方面：
我是九月中下旬才开始，从红宝书入手，同时买了肖秀荣的1000题。红宝书大家公认的混乱无章法，可以报个班帮助整理知识框架，另个人感觉1000题中题目略多，做到最后快恶心了，不过我还是一题不落的都写了，大家可以买本题目稍微少点的。然后就是风中劲草三本书。肖四的确很给力，一定要认真做，尽量在考前几天，不要太早，任四出题点略偏，个人感觉价值不大，做了一套就没管了。如果哲学部分理解有难度的话，可以看一下任的序列一，解释非常详细，课后的真题可以让人明白重点之处。在看书时也要有自己的规划，如每天看多少页，几天看完，几天的通融期（一般不能准时完成，会有小事的耽误，但你可以定一个两天的通融期），这样你就可以比较主动的把握时间，我约定每天20页，后来发现不易完成，改为15页，这样耗时1个月完成，我一般在每天早上花2个小时左右，因为看书易跑神，多是边读边理解，这个可以依个人习惯而定；我是暑假结束后才开始复习的政治。肖秀荣的1000题和精简精炼（如果感觉精讲精练太多看政治就头疼，可以选择风中劲草的政治核心考点（一般大纲出来后才会出版））。一开始也没必要做大题，最后一个月要花不少时间被背一些老师出的模拟卷大题，基本都是背的肖的四套卷的大题，这也是押宝。大题，背诵时不要只是和复读机一样念，那样得到的只是瞬时记忆，很容易忘。记住关键词，用自己的话串联出所有关键词，理解答案的推导过程和原理才是最重要的，而不是背答案。要灵活运用你背下来的东西，才能以不变应万变。
考研数学方面：
在大学的两个学年里，我依赖临时抱佛脚的方式应付了数学期末考试。决定考研后，我决心从头开始，购买新教材重新学习。自大三上学期起，我就投身于数学的学习，坦白说，我在一个学期里只学完了高数上册的前两章。数学对我而言，向来是一门极其棘手的科目，入门对我来说颇具挑战。有时，我需要花费将近一个晚上的时间去理解一页内容，而且几乎每页都会有我不明白的问题。课后习题对我来说更是难题，大约有80%我都无法解答。于是，我尝试改变策略，看完一章教科书后，不再做课后题，而是直接转去看对应的复习全书。然而，这个方法并未奏效，我发现每一页有一半的内容我都无法理解，整个寒假我才艰难地消化了第一章节。
我学习数学的速度很慢，尽管整天埋首其中，但由于理解难度大，进度缓慢。由于基础知识近乎空白，我调整了学习策略，从最基础的部分开始重新复习。在老师的指导下，我逐步理解了考研数学，完成了大量真题训练，才使得我的成绩从最初的30分提升到了现在的130分，足足提高了100多分。
考研英语方面：
英语我是暑假前背了背单词，暑假开始做的阅读，基本上是每天下午都会拿出时间来复习英语。阅读很重要，一定要反复做，然后自己整理思路和不会的单词什么的。我是英一英二都做了，其实个人感觉难度差不多的，英语资料我用的是黄皮书，感觉还是很不错的。到了十月份左右，我开始精读阅读，尤其是语法啊这些东西，懂了以后长难句根本就没有难点了，就是看单词是不是认识了。作文我是用的老师给的讲义，每天背一篇作文然后默写，后期自己整理了一些框架，考试还是用上了的，比较节省时间。
考研专业课方面：
对“信号与系统分析”，这门课程的核心在于理解并掌握信号的基本性质和系统的描述方式。LTI（线性时不变）系统理论是其核心，包括冲激响应、频率响应、系统函数等概念。理解系统对不同类型的信号（如阶跃、冲激、正弦波）的响应至关重要。掌握傅立叶变换和拉普拉斯变换的理解与应用，它们是分析系统频域特性的工具。我在学习过程中，经常凭绘制图像来帮助理解和记忆，例如，用图形表示系统函数H(s)或H(jω)，这样能直观地看出系统的稳定性和频率选性。
“数字信号处理”主要涉及离散时间信号的分析和处理，重点是DFT（离散傅立叶变换）及其快速算法FFT。理解DFT的原理和性质，比如周期性、共轭对称性，以及如何利用这些性质进行谱分析。滤波器设计是另一个重要部分，包括IIR（无限长单位脉冲响应）和FIR（有限长单位脉冲响应）滤波器的设计方法，如窗函数法、频率采样法等。实际操作中，使用MATLAB或Python进行仿真会加深理解和记忆。
在学习方法上，我建议不仅要理解理论，还要动手做题。大量的习题练习巩固知识，尤其是一些经典题目，如Z变换的求解、系统函数的极点零点分布等。编程实践也很重要，比如用代码实现DFT或者设计一个简单的滤波器，这将使你更好地理解数字信号处理的实际应用。
不要忽视课程的教材和参考资料。像Oppenheim的《信号与系统》、Proakis的《数字信号处理》等经典书籍，都提供了深入的理论解析和丰富的例题。网上有许多优质的教程和论坛，如Coursera、EEVblog等，都是很好的学习资源。