中科院声学研究所信号与信息处理考博初试主要考察对信号处理理论体系、算法实现及实际应用的综合理解能力。考试科目通常包括《信号与系统》《数字信号处理》《模式识别与机器学习》以及专业综合课《声学基础与信号处理技术》。初试形式为闭卷笔试，总分500分，其中专业课占300分。

在《信号与系统》科目中，重点考察时域与频域分析、傅里叶变换及其物理意义、滤波器设计原理和正交函数集特性。考生需熟练掌握连续时间信号与离散时间信号的转换过程，特别是抽样定理中的奈奎斯特准则和混叠现象的数学推导。典型题型包括设计因果稳定的IIR滤波器、计算非周期信号的傅里叶级数系数以及分析离散时间系统的稳定性判据。推荐参考奥本海姆《信号与系统》第五版，重点复习第五章和第八章内容。

数字信号处理部分着重考察DFT/FFT算法实现、窗函数选择标准、频谱细化技术及MIMO系统处理原理。近年真题中，基于加窗的谱估计误差分析占比较大，要求考生能推导不同窗函数的旁瓣衰减特性并比较其适用场景。需特别注意有限冲激响应（FIR）滤波器组的频率采样法设计，以及如何通过FFT实现实时频谱分析系统。建议结合Proakis《数字信号处理》第五版进行系统学习，配合MATLAB实验代码加深理解。

模式识别与机器学习科目涉及特征提取、分类器设计、监督学习算法及深度学习基础。重点章节包括主成分分析（PCA）的数学原理、支持向量机（SVM）的核函数选择依据以及卷积神经网络（CNN）的前向传播过程。2023年考题中，基于K-means聚类算法的语音特征降维问题成为热点，要求考生结合高斯混合模型（GMM）说明其在说话人识别中的应用。考生应重点掌握SVM的软间隔分类器推导过程和ResNet网络残差连接机制，推荐阅读Hassien的《模式识别与机器学习》教材。

专业综合课《声学基础与信号处理技术》侧重声学物理特性与信号处理的交叉应用，重点包括声波传播方程、声场叠加原理、阵列信号处理基础及语音增强技术。典型题型涉及声学阻抗矩阵的构建、多径效应下的DOA估计算法比较以及基于短时傅里叶变换（STFT）的语音端点检测实现。考生需熟练运用亥姆霍兹方程分析亥姆霍兹共鸣器特性，并掌握Muller-Munk声束合成理论。建议参考《声学基础》第三版（方仲仁著）和IEEE声学会议近五年论文摘要。

备考策略方面，建议采取"三阶段递进式复习"：第一阶段（1-2个月）完成四门科目知识框架构建，重点理解《信号与系统》时域分析基础和《数字信号处理》FFT算法核心；第二阶段（2-3个月）进行专题突破，针对模式识别中的SVM实现、专业综合课的声场建模等难点开展MATLAB仿真实验；第三阶段（1个月）进行真题模拟训练，重点提升傅里叶变换应用题（占分25%）、滤波器设计题（占分20%）和算法实现题（占分30%）的解题速度。特别要注意近三年新增的"基于深度学习的语音增强"题型，需掌握LSTM网络在非平稳信号处理中的具体应用。

考试中常见的失分点包括：混淆DFT与DTFT的收敛域特性、误用汉宁窗抑制栅瓣而非旁瓣、对MIMO系统信道估计中的SIC算法理解不透彻等。建议考生建立"公式推导-算法流程-工程实现"三位一体的复习体系，例如在复习离散时间傅里叶变换（DTFT）时，同步推导其与Z变换的关系式，并给出MATLAB实现代码片段。对于专业综合课，需特别关注声学超材料设计中的谐振子阵列建模、水下声呐信号处理中的自适应滤波算法等前沿方向，建议研读《IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing》近三年相关论文。