长春光学精密机械与物理研究所作为国内光学与精密机械领域的顶尖科研机构，其信号与信息处理专业博士招生考试具有鲜明的学科交叉特色和工程实践导向。该专业依托研究所光通信、量子信息、光电检测等国家级重点实验室，重点考察考生在光电信号处理、图像信息挖掘、智能传感网络等方向的基础理论素养与科研创新能力。

考试内容主要分为三个模块：一是专业基础课笔试，涵盖《信号与系统》《数字图像处理》《随机过程》等核心课程，题型包含计算题（如傅里叶变换在光学成像中的应用）、证明题（如马尔可夫链在噪声抑制中的收敛性分析）和综合应用题（如设计基于深度学习的多光谱图像融合算法）；二是专业课综合笔试，聚焦研究所重点研究方向，涉及光场成像建模、量子密钥分发信号处理、超分辨成像算法设计等前沿课题，要求考生结合IEEE Transactions on Image Processing等期刊论文进行理论推导；三是面试环节，通常包含三个部分：一是学术背景提问（如"请阐述压缩感知理论在光学超分辨中的创新应用"），二是科研经历质询（要求用公式推导解释实验中某关键参数设置的科学依据），三是开放性课题研讨（如"如何利用多物理场耦合理论优化太赫兹波谱成像系统"）。近年来增设实验操作考核环节，重点考察光学组件调试（如CCD相机暗电流抑制）、信号采集卡使用（如同步采集多通道光电信号）等实操能力。

备考策略建议采取"三维度突破法"：第一维度构建知识图谱，以研究所近三年在《Optics Express》《Optical Engineering》发表的论文为蓝本，梳理光信息处理领域的技术演进路线，重点关注光子晶体滤波、光场重聚焦、量子成像等交叉方向；第二维度强化算法实现能力，通过MATLAB/Python复现CVPR、ICIP等会议中引用率超过50%的经典算法（如BM3D去噪、深度残差网络），同时掌握Zemax/Optica等光学仿真工具；第三维度模拟真实科研场景，组建包含光学工程师、信息处理专家的跨学科小组，针对"新型光电传感器网络抗干扰算法"等实际课题开展文献调研-方案设计-仿真验证的全流程训练。

面试时需特别注意三个核心问题：一是明确研究方向与所内资源的匹配度，例如选择量子信息处理方向需展示对超导纳米线单光子探测器原理的深入理解；二是突出创新性思维，如提出将Transformer架构引入光学时频分析时的数学推导过程；三是规划清晰的科研路线图，建议采用"基础理论突破（0-1年）-技术集成优化（2-3年）-工程样机研制（4-5年）"的三阶段模型。往届数据显示，具有国家重点实验室实习经历、在核心期刊发表过第一作者论文且算法复现准确率超过90%的考生，录取概率提升至78%。

备考资源推荐：《光学信息处理与系统》（科学出版社，2022版）作为理论基石，配合《Digital Image Processing: Algorithms and Applications》（第三版）强化算法实现，同时关注所内每周的《前沿技术研讨会》记录视频。实验准备方面，建议提前熟悉HBM2E高速存储卡数据采集流程，掌握LabVIEW与Olympus XAO图像采集卡的协同工作模式。最后提醒考生关注所内每年5月的"光电信息技术学术周"，该活动常作为预面试环节，通过参与技术论坛可提前锁定导师关注点。