中科院声学研究所信号与信息处理考博考试重点集中于信号处理理论与应用、数字信号处理、图像处理与模式识别、多模态信息融合等方向。考生需系统掌握《数字信号处理（第三版）》（奥本海默著）中傅里叶变换、滤波器设计、语音信号处理等核心章节，结合《信号与系统（第五版）》（Oppenheim著）时域频域分析、采样定理等内容进行基础巩固。针对声学领域特色，建议重点研读《小波变换与分数傅里叶变换》（王仁宏著）和《多传感器信息融合与集成》（张天平著），深入理解声学信号处理中的时频分析、阵列信号处理及跨模态信息融合技术。

专业科目中《图像处理（第三版）》（冈萨雷雷斯著）需重点掌握图像增强、边缘检测、形态学处理等算法实现，配合《模式识别与机器学习（第二版）》（Bishop著）中支持向量机、隐马尔可夫模型等机器学习方法，应对图像目标识别与语音信号建模题目。近年考试大纲新增《深度学习在声学信号分析中的应用》（黄松兴著）专题，需关注卷积神经网络、循环神经网络在声学特征提取中的实践案例。

历年真题分析显示，60%考题涉及信号处理算法设计与实现，要求熟练运用MATLAB或Python完成DFT、FFT、小波包分解等运算，并具备滤波器设计、参数估计等工程问题解决能力。2022年考题曾出现基于改进LMS算法的噪声消除系统设计，需结合《自适应滤波理论（第三版）》（程佩青著）中收敛性分析进行推导。建议考生建立典型算法对比分析表，总结不同场景下的适用条件，如《语音信号处理（第三版）》（杨启帆著）中提到的谱减法与维纳滤波在非高斯噪声环境中的性能差异。

备考策略应分三阶段实施：第一阶段（1-2个月）完成四门核心教材通读，建立知识框架；第二阶段（3-4个月）进行专题突破，重点攻克时频分析、特征提取、模式识别等高频考点；第三阶段（1个月）模拟考试训练，重点提升算法推导（占分35%）和综合应用题（占分40%）的解题速度。特别需关注声学所近年重点研究方向，如《水下声学信号处理》（王永刚著）中多径效应抑制、水声通信信道建模等前沿内容，建议通过《IEEE声学期刊》近三年论文精读，积累科研案例。