东南大学自动化学院控制科学与工程与电子信息学科考博考试分析及备考建议

考生需重点掌握控制理论、系统建模与优化算法等核心知识体系，建议系统梳理胡寿松《自动控制原理》和郑大钟《线性系统理论》中的状态空间分析与鲁棒控制相关内容。电子信息方向应深入理解《信号与系统》（奥本海姆）和《数字信号处理》（ Oppenheim）中傅里叶变换、小波分析及MIMO通信技术等关键技术，同时关注东南大学在智能机器人、工业互联网等领域的最新研究成果。

数学基础部分需强化线性代数（重点矩阵特征值、奇异值分解）与概率统计（马尔可夫链、贝叶斯网络）的工程应用，建议参考《矩阵分析与应用》（李建平）和《随机过程》（Sheldon Ross）。专业综合考试常涉及控制算法设计与实现，需熟练掌握MATLAB/Simulink仿真平台，重点练习非线性系统建模（如滑模控制、自适应控制）和智能优化算法（粒子群、遗传算法）。

英语考核侧重专业文献阅读与写作能力，建议精读IEEE Transactions on Control Systems Technology近三年顶刊论文，积累领域内关键术语（如Model Predictive Control, Digital Twin）。初试科目通常包含《控制工程导论》与《嵌入式系统设计》，需结合东南大学"智能感知与决策控制"重点实验室研究方向进行针对性复习。

考博复试注重科研潜力评估，建议提前准备以下材料：1）在研课题的算法改进方案（附仿真实验数据）；2）与导师研究方向的匹配度分析；3）基于ROS/ROS2框架的机器人控制项目代码片段。特别关注学院官网公布的"控制科学与工程"和"电子信息"两个博士点的培养方案，其中智能无人系统、工业自动化与物联网技术方向近年录取比例达62%。

考生需建立"3+X"知识框架：3门核心课（《自动控制理论》《信号与系统》《控制工程基础》）占70%基础分，X部分包括人工智能与边缘计算等前沿交叉内容。推荐使用Anki记忆卡系统强化专业名词（如卡尔曼滤波、LSTM神经网络）的长期记忆，每周完成2套东南大学自命题真题训练并分析近五年出题规律。

建议组建5人备考小组，分工完成：A成员负责数学公式推导手册（重点：Lyapunov稳定性定理证明）；B成员整理历年控制算法真题库（含SISO/MIMO系统辨识案例）；C成员构建英文文献数据库（按IEEE Xplore分类索引）；D成员模拟面试（重点考核故障诊断与容错控制场景）；E成员监督进度并制作知识图谱（XMind绘制控制理论发展脉络）。

最后提醒考生注意时间节点：每年9月15日官网公布考纲时需立即对照调整复习计划，12月20日前完成3轮模拟考试（严格计时3小时），次年3月15日提交的研究计划书建议包含：1）基于深度强化学习的无人机编队控制新方法；2）工业设备预测性维护的数字孪生架构设计。