中科院长春光学精密机械与物理研究所信号与信息处理方向博士招生面试注重考察学生的专业基础、科研素养和创新能力。建议考生重点复习以下内容：

一、专业核心知识体系

1. 信号处理基础理论：深入理解傅里叶变换、小波变换、时频分析等经典算法，掌握MIMO系统、数字滤波器设计等现代信号处理技术。需熟练推导离散时间系统响应公式，能根据系统函数设计IIR/FIR滤波器。

2. 光学信息处理：重点掌握光学成像系统建模（MTF、像差分析）、自适应光学补偿原理、光学相干断层扫描（OCT）信号处理算法。需理解空间光调制器（SLM）的工作原理及在光场调控中的应用。

3. 智能信号处理：熟悉机器学习在信号处理中的应用，包括SVM分类器、随机森林算法在异常检测中的实现，掌握LSTM网络在时序信号预测中的优化策略。需具备Python/Matlab算法实现能力。

二、科研能力评估重点

1. 科研项目经历：要求系统阐述研究课题的技术路线，重点说明：（1）如何解决信号分离中的计算效率瓶颈；（2）光学相位恢复算法的收敛性证明；（3）多模态数据融合的具体实施方案。

2. 论文写作能力：需能独立完成论文的文献综述、方法创新论证和实验设计。建议精读IEEE TIP、Optics Letters等顶刊论文，掌握论文结构撰写规范。

三、特色考核环节

1. 实验操作：现场调试光学信号采集系统（CCD相机、光电探测器），测试信号噪声抑制效果。需掌握锁相放大器、同步采样系统的使用技巧。

2. 创新思维测试：给出具体工程问题（如星载激光通信信号干扰消除），要求在30分钟内提出解决方案，重点考察系统级思维和跨学科整合能力。

四、近年高频考点（2019-2023）

1. 基于深度学习的光学图像超分辨率重建（占比25%）

2. 脉冲星信号处理中的稀疏恢复算法（连续3年出现）

3. 面向6G通信的太赫兹信号成像技术（2023年新考点）

4. 光学相干层析成像中的运动补偿算法（2022年重点）

备考建议：建议完成以下实践：

1. 在GitHub开源项目参与（推荐OPencv、PyTorch相关项目）

2. 在《中国光学》等期刊发表会议论文

3. 考取FPGA开发认证（VHDL/Verilog）

4. 参加全国信号处理学术会议（ICSP、ICASSP）

需特别注意：面试专家团队包含院士级顾问，建议准备英文版研究计划书（含技术路线图），重点展示原创性研究成果。近三年录取学生平均科研转化率为37%，建议提前联系导师组进行预沟通。