中国科学院大学电子信息考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》：中科院(国科大)声学研究所电子信息考研备考知识重点与经验
考研资深辅导
2025年02月23日 13:03:47
中国科学院大学电子信息考研经验与备考知识重点
考研政治方面：
初期，我依靠肖秀荣教授的《精讲精练》（第二年则使用《大纲解析》）、《1000题》以及他的《命题人讲真题》；徐之明的《逻辑图解》也是我的参考资料。进入复习中期，我专注于徐涛的《冲刺背诵笔记》，用于熟记选择题的关键点，同时也用蒋中挺的小册子《客观题应试宝典》来掌握易混淆的知识点。后期，我集中精力背诵大题并大量练习模拟试题，采用了肖秀荣的《形势与政策》、《八套卷》和《四套卷》，徐涛的《八套卷》，蒋中挺的《五套题》以及阮晔的《四套卷》。徐涛的《考研政治必背20题》也对我在大题上有所帮助，今年的所有重点都涵盖其中。整个政治复习分为三个阶段：通过《1000题》了解基本知识以应对选择题，记忆笔记中的全部信息以应对更多选择题，最后背诵大题以准备主观题。
对于选择题部分，如果政治基础较弱，比如我这样的理科生，可能会感到困惑，尤其是面对马哲政经的部分。在这种情况下，不必等到《大纲》发布才开始，可以直接用肖秀荣的《精讲精练》着手练习，每读一章就做相应章节的《1000题》。这种方法能即时检验学习成效，并加深记忆。刚开始时，错误难免会多一些。马哲部分难度较高且题量较大，建议每天一章；毛中特和近代史可尝试每天两章，不过像毛中特第八章那样题量庞大的可能需要两天。至于思想道德修养部分，三天一章较为合适。利用《逻辑图解》有助于理解和记忆复杂的知识点。完成一轮《1000题》后，可以尝试真题的选择题，了解命题模式。同时，加速第二轮《1000题》的练习。
十月中旬，开始使用冲刺笔记，如徐涛的《冲刺笔记》，每日背诵一至两章。我个人觉得它比其他知名资料如《风中劲草》更为实用，因为它的编排简洁，重点突出，方便记忆。背完一次后，再次刷《1000题》，错误率会显著降低，也不需频繁查阅书本。第三遍刷题和背诵第二遍《冲刺笔记》同步进行，这将为后续的模拟题练习打下坚实基础。如果时间有限，可以跳过第三次刷题，但我因未能完成第二次刷题，导致模拟题阶段错误频发，知识点模糊，不得不花大量时间整理错题。鉴于我时间紧迫，提前准备尤为重要，以免留下遗憾。即使我没有完成三次刷题，我还是投入大量精力去背诵《冲刺笔记》，梳理易混淆知识点，通过反复对比记忆，确保不再犯同样的错误。
考研数学方面：
数学参考资料包括全面复习手册、真实试题集、660题和400题。我在三月至五月间，首先浏览了一遍高等数学教科书，并完成了所有练习题。从五月下旬起，我会在下午或晚上挑选一段时间观看一节视频课程，然后对应地研读一章复习全书，如此持续至八月左右，我才完整地过了一遍复习全书。这本书非常详尽，然而仅阅读一次并不足够，所以我紧接着开始了第二轮学习，直至考试前夕，大概重读了两遍多，第三次则主要专注于之前标注的重要题目。历年真题的重要性毋庸置疑，十一月时我开始做起这些真题，从1999年起，每晚预留三个小时，严格遵循实际考试的标准来完成，每套题都计分，这样的训练让我感到颇有成效。660题我做了一次，感觉题目有些独特，但对于巩固基础十分有益。400题，我先做了一套以评估自己的水平，那次经历让我备受挫败。我仅完成了400题的选择题部分，我认为在没有充分准备的情况下，不应轻易挑战它。数学学习的关键是多做题并不断重温基础知识，我把复习全书当作主要教材，多次背诵其概述的部分。记住，数学也需要记忆训练。
考研英语方面：
所需材料包括基本阅读材料、张剑的英语黄皮书、考研词汇无序版与何凯文的核心词汇（建议两者兼顾）、以及张剑的作文集。进入十月初的阶段，应开始关注作文部分，我当初采用的是王江涛的《高分写作》，他建议背诵20篇大作文和20篇小作文，但我未能完成这么多，不过我还是推荐尽可能多地背诵，毕竟这只会带来好处。但同时要考虑时间管理，因为十月你需要同时复习所有科目，政治需要记忆，专业课程也需要。所以，合理安排时间至关重要。
考研专业课方面：
要理解信号的基本概念，包括连续时间信号和离散时间信号，以及它们的频域表示——傅立叶变换。傅立叶分析是解析信号本质的关键工具，熟练掌握傅立叶级数和傅立叶变换的计算方法至关重要。拉普拉斯变换和Z变换也是深入理解系统特性的基础，特别是在解决线性时不变系统问题中。
系统的概念和性质是另一个重要部分。应能区分因果性和稳定性，理解并应用系统函数H(s)或H(z)来描述系统的频率响应。零极点图是理解系统动态行为的有效手段，需能够绘制和分析它，这对预测系统性能和设计滤波器等实际问题有直接的应用价值。
再者，线性卷积和圆周卷积是常考知识点，要熟练掌握其计算规则，特别是凭DFT（离散傅立叶变换）进行快速卷积的方法。系统框图的简化和综合也是需重视的部分，这有助于从宏观角度把握系统的工作原理。
学习“信号与系统”并非一蹴就，需大量的实践和思考。建议多做习题，尤其是经典的信号处理问题，如滤波器设计、信号恢复等。编程实现例如使用MATLAB，帮助更直观地理解信号处理的过程。理解物理背景和应用场景，比如在语音识别、图像处理中的应用，会使抽象的理论知识变得生动且有深度。
理论与实践相结合是关键。参加一些实际项目或者实验，将所学知识运用到实际问题中，既能巩固理论，也能提升解决问题的能力。在中科院(国科大)声学研究所这样的科研环境中，有机会接触到最前沿的研究，将理论知识转化为创新成果。