中科院上海高等研究院信号与信息处理考博考试体系以"基础理论+前沿技术+工程实践"三维融合为特色，其参考书目《信号处理基础与智能算法》（第三版）和《现代通信系统理论》构成知识框架的核心支撑。考试范围覆盖信号分析基础、数字信号处理、自适应滤波、小波变换、时频分析等核心模块，同时注重机器学习与信号处理的交叉融合。

在信号分析基础部分，重点考察傅里叶变换的时频特性及其在非平稳信号处理中的应用，要求考生能够推导STFT的时频分辨率矛盾并设计改进算法。2022年真题中曾出现基于小波阈值去噪的信号重构问题，需掌握各阶小波基函数的选择原则和噪声敏感系数计算方法。数字信号处理章节强调FIR/IIR滤波器设计中的相位失真补偿技术，特别是群延迟均衡算法在5G信道估计中的实践应用，需熟练运用Parks-McClellan算法实现最优等波纹逼近。

自适应滤波方向近年考题占比提升至35%，重点考察LMS/NLMS算法的收敛性证明及步长参数优化策略。2023年新增题目要求推导RLS算法的协方差矩阵更新公式并分析其计算复杂度，同时需要结合卡尔曼滤波理论设计盲源分离系统的状态方程。在机器学习与信号处理交叉领域，考试大纲明确包含卷积神经网络在医学影像特征提取、循环神经网络在语音信号增强等应用场景，需掌握残差网络在长序列信号建模中的梯度传播特性。

实验环节占总成绩的30%，要求考生独立完成MATLAB/Simulink环境下的信号处理系统开发。典型考题包括：基于GPU加速的实时频谱分析系统设计（需优化FFT运算指令序列）、多天线MIMO系统的信道估计与波束成形算法实现（要求对比MMSE和MVDR准则性能差异）。2024年新增虚拟仿真实验，考生需在数字孪生平台构建智能传感器网络，完成数据采集、特征提取、异常检测的全流程闭环验证。

备考策略建议采用"三阶段递进式"复习法：第一阶段（1-2个月）完成参考书目精读，建立知识图谱并标注高频考点；第二阶段（3-4个月）通过历年真题训练强化解题能力，重点突破自适应算法推导和工程实现类题目；第三阶段（1个月）进行全真模拟考试，重点优化实验设计中的代码效率与界面友好性。特别要注意关注《IEEE Transactions on Signal Processing》近三年顶刊论文中关于稀疏表示学习、深度生成对抗网络在信号重构中的应用进展，此类前沿技术已纳入近五年考题的创新题型。