中国科学技术大学电子信息硕士考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》：中科大信息科学技术学院电子信息硕士考研备考诀窍与经验
考研资深辅导
2025年01月03日 14:10:53
中国科学技术大学电子信息硕士考研经验与备考诀窍
考研政治方面：
政治理论的学习材料推荐肖秀荣的系列书籍，包括他的三件套、八套卷和四套卷，以及徐涛的小黄书（适用于冲刺期间的大题背诵）。我从8月开始着手复习政治。在阅读时，我建议做笔记，这样有助于后续的复习。11月，风中劲草出版，这是一份非常实用的政治复习资料，重点明确，还配有习题集，我完成了两轮，并从中熟悉了历年真题，整个风中劲草的内容我总共复习了五遍。到了12月，我才开始专注于大题的准备，之前不需要提前太多，因为大题的答案主要基于已掌握的知识点。有个小窍门，肖秀荣的八套卷和最后的四套卷必须熟记，它们涵盖了大部分重要知识点，且体系完整，据说今年的考试中有多道大题与之相符。
考研数学方面：
我拥有理工科学历，或许得益于小时候还算不错的数学头脑，我在所有学科中表现尚可。然而，初次复习高等数学时，我感到非常困惑。鉴于数学在考试中的重要性，且题目难度区分度大，掌握与否直接影响分数，所以我决定从三月起全力以赴。由于基础知识薄弱，我首先研读了同济大学的教科书（两本绿色封面的）。每学习完一个章节，我会完成课后习题，并对照网络上的答案检查。持之以恒，直到五月，我才开始做《全书》。遇到不理解的部分，我仍会回看同济教材，这加快了我的理解速度。九月中旬，我开始接触真题，起初按照知识点来练习，第一轮完成后，我快速重做一遍。接着，我按照年份开始一套套地做真题，并建立了一个错题集，仔细分析错误的根源，究竟是理论混淆还是计算错误，这些都需要严肃对待，因为它们极有可能在实际考试中重现。十一月中旬，我开始尝试模拟题，如张宇和李永乐的试卷。但请注意，只有当你对真题熟悉到极致，至少做过三次，甚至更多，才有资格涉足模拟题。十二月，我再次回到真题，找回那种答题的状态，毕竟模拟题与真题之间仍有区别。最后的冲刺阶段，我选择了张宇的30年真题集来进行训练。
考研英语方面：
首要任务是词汇学习。当然，这适用于所有人，除了那些特别抗拒的同学。不过，记忆单词并不意味着机械地死记硬背，而是要有策略。按照认知程度，单词可分为未知、熟悉但不精通、以及非常熟练三个类别。对已掌握的词汇，不需要过多重复，只需了解其应用场景；遇到熟悉但不熟练的词汇，必须重点攻克，因为它们往往是成败的关键，可以通过定期复习来强化记忆。至于全新的词汇，如果你像我一样有强迫症，那么最好记住它们。但如果只是为了考研，做到能识别就够了。完成几次考研单词书的复习后，应转向真题中的词汇，特别是阅读部分，整理并反复记忆其中频繁出现的词，尤其是那些含义因上下文变化的词，务必牢记。对于完形填空、翻译和新题型，关注过去五年的单词。
其次，阅读理解至关重要。有人认为阅读得分乘以二大致等于你的英语总分，虽略有夸大，但相差无几。对于提高阅读，我坚信实践出真知，即精读历年真题。我可以诚实地告诉你，我至少精读了15遍阅读理解，泛读无数次，有些篇章甚至能倒背如流。尽管如此，我在最后一次考试中仍然错了两道题，那是因为我反复修改最终仍选错。我没有将真题保留到最后测试水平，我认为这样做可能浪费了宝贵的资源，但你们可以根据自己的情况自行决定。解答阅读题目时，务必要在原文中找到依据，并记录出题者常在哪里设置问题以及他们喜欢提出哪种类型的问题。例如，若第21题对应第一段第二句，就在题号旁边标注"P1-②"，这样复查时会更有条理。
接着，写作不容忽视。我通过背诵优美的文章来丰富素材，小作文只需满足所有要求，而大作文的重点在于条理清晰，紧密围绕主题。至于完型填空、翻译和新题型，多做真题是最佳策略，我也没什么额外的经验可以分享。
考研专业课方面：
自动控制理论的核心在于理解和应用基本的控制理论概念，如稳定性分析、系统模型、反馈控制等。掌握线性系统的理论是基础，包括系统描述（传递函数、状态空间模型）以及稳定性分析（劳斯-赫尔维茨判据、根轨迹法）。这部分需深入理解并能灵活运用，因它是后续深入学习的基石。
反馈控制的设计是关键。PID控制器是最常见的，理解其工作原理并学会调整参数至关重要。了解现代控制理论，如状态反馈、输出反馈、极点配置等，能够帮助设计更复杂、性能更好的控制系统。
再者，非线性系统的处理也是一个挑战。虽然非线性系统理论较为复杂，但理解基本的概念，如李雅普诺夫稳定性理论、反馈线性化等，对解决实际问题非常有帮助。对一些特定的非线性系统模型，如滑模控制、自适应控制，也需有一定的认识。
在学习过程中，实践操作同样重要。凭MATLAB或者Simulink进行仿真，直观地看到控制策略对系统性能的影响，加深理解。参与一些实际项目或实验，将理论知识应用于实践中，也是提升学习效果的有效方式。
数学工具的应用不能忽视。微积分、线性代数、复变函数等都是自动控制理论的重要支撑，需保持这些基础知识的熟练度。