南京邮电大学信号与信息处理考博考试以学科交叉性和技术前沿性为显著特点，近年来真题呈现三大趋势：一是基础理论占比稳定在60%以上，重点考察傅里叶变换、Z变换、数字滤波器设计等核心算法；二是信息论与编码部分新增对LDPC、Polar码等现代编码技术的理解要求；三是通信系统综合应用题中5G/6G关键技术占比提升至35%。以2022年真题为例，信号处理基础部分占比68%，其中时频域分析题占比达22%，要求考生结合小波变换和短时傅里叶变换解决非平稳信号处理问题。

典型题型中，计算题占45%，常涉及IIR/FIR滤波器设计（如给定系统函数求频率响应并绘制幅频特性曲线）、数字信号处理中的FFT算法优化（如分析基2算法的位反转规律）、信道编码中的纠错能力计算（如BCH码的最小汉明距离推导）。证明题占比30%，重点考察线性时不变系统特性（如证明时域卷积等于频域相乘）、能量谱密度与功率谱密度的关系等理论命题。综合应用题占比25%，常以5G Massive MIMO系统为背景，要求结合波束赋形算法和信道估计技术进行系统容量分析。

高频考点分布呈现明显规律：信号与系统部分（占比28%）每年必考傅里叶级数与变换、系统稳定性判据；数字信号处理（占比32%）重点考查滤波器设计（如窗函数法设计截止频率为0.4π的FIR低通滤波器）、频谱分析（如利用MATLAB实现信号加窗抗混叠处理）；信息论部分（占比20%）侧重香农定理证明、信道容量计算（如二进制对称信道的误码率推导）；通信原理（占比20%）新增对OFDM同步机制和MIMO系统波束成形技术的分析要求。

答题技巧方面，计算题需注意单位统一（如将归一化频率转换为实际频率时需乘以采样率），证明题应采用"定义-推导-结论"三段式结构，综合应用题建议采用"系统模型建立-关键参数计算-性能评估"的逻辑框架。例如在解决"基于QAM的调制系统误码率计算"问题时，应分步骤推导星座图距离分布、计算误码概率表达式，最后结合EVM指标进行系统评估。

备考建议强调知识体系重构：建议构建"基础理论-算法实现-系统应用"三级知识树，重点突破MATLAB仿真（如编写FFT算法实现矩阵运算优化）、通信系统仿真平台（如使用NS3搭建5G网络切片场景）等实践技能。近三年真题显示，约17%的考点涉及深度学习在信号处理中的应用（如CNN用于语音信号分帧），建议补充学习PyTorch框架下的时序信号处理模型。同时需关注《5G NR标准技术规范》《信息论与编码》等权威文献，了解 puncturing、Turbo码迭代译码等前沿技术演进。