中科院信息工程研究所信号与信息处理考博考试以学科交叉性和前沿技术融合为特色，重点考察考生对数字信号处理、通信系统设计、信息论与编码、智能信号处理等核心领域的理论掌握能力及科研潜力。建议考生系统梳理以下四大知识模块：

一、基础理论体系构建

（1）《数字信号处理——理论、算法与实现》（胡广书著，第三版）需重点掌握Z变换收敛域分析、滤波器设计（IIR/FIR）、频谱估计（FFT/Wavelet）等核心算法，配合MATLAB仿真实验强化工程实践能力。

（2）《信息论基础》（曹雪虹著）需深入理解香农定理、信道编码（Hamming/BCH码）、纠错译码（Viterbi算法）等基础理论，特别关注信道容量计算与典型编码方案比较。

（3）《信号与系统》（奥本海姆著）需强化时域/频域分析、系统稳定性判据（Nyquist/Bode）、正交函数展开等经典理论，建议结合《信号分析与线性系统》（保铮著）进行对比学习。

二、专业核心能力提升

（1）《现代通信原理》（樊昌信著）重点掌握多址技术（CDMA/OFDM）、调制解调（QAM/QPSK）、信道均衡（LMS/RLS）等通信系统核心模块，建议通过5G NR标准文档深化理解。

（2）《自适应滤波理论》（ Simon Haykin著）需系统掌握LMS/NLMS算法原理、步长选择策略、 Widrow-Hoff学习规则，结合《盲信号分离》（Comon著）研究盲源分离应用。

（3）《机器学习与信号处理》（Jieping Ye著）重点突破SVM/PCA在特征提取中的应用，深入理解深度学习框架（CNN/RNN）在时序信号处理中的创新。

三、前沿技术动态追踪

（1）《智能信号处理》（刘志勇著）需关注压缩感知（CSP）、稀疏表示（SR）、时频分析（STFT/SRST）等新兴方向，重点研究《IEEE Transactions on Signal Processing》近三年顶刊论文。

（2）《6G通信理论与技术》（李爱华著）需掌握太赫兹通信、智能反射表面（IRS）、语义通信等前沿技术，建议研读3GPP R17/R18标准提案。

（3）《量子信号处理》（曹雪虹著）需了解量子噪声理论、量子态表征、量子加密等基础理论，关注《Quantum Information & Computation》最新研究成果。

四、备考策略与应试技巧

（1）建立"3+1"复习框架：3个月基础理论+1个月专题突破，建议每日保持4小时深度学习（早8-10，晚20-22）

（2）真题训练采用"三轮滚动"法：首轮精做2009-2018年真题（重点），二轮模拟2019-2022年真题（限时），三轮专题训练（重点突破盲源分离/6G技术）

（3）科研潜力评估需准备：1篇CCF-A类会议论文复现报告+2个算法改进方案（需包含数学推导）

（4）导师联系应携带：信号处理竞赛获奖证书（如全国大学生电子设计竞赛）、已发表专利/论文（SCI/EI）、自主设计的FPGA信号处理系统源码

特别提示：2024年考试新增"智能信号处理系统设计"实操环节，需提前掌握Xilinx Zynq开发平台，熟练使用Python+MATLAB混合编程，建议在知云、万方等平台获取近三年考题解析。备考过程中注意关注所内"信息感知与信号处理国家重点实验室"官网，及时获取预研方向动态。