西北工业大学电子信息硕士考研经验与备考诀窍
考研政治方面：
政治我是从七月份开始准备的，使用的是肖秀荣的全套参考资料。 很多人建议政治从九月开始准备，我并不认同。如果你有良好的自制力和学习能力，一下手就能高效率学习，九月准备的确可以。但多数人恐怕做不到，尤其对于高中是理科同学的，政治理论晦涩难懂，及早准备无疑能增加胜算，也可缓解后期专业课带来的巨大压力。 七月到九月一直在啃肖秀荣的《精讲精练》和1000题，基本是看完一章之后做一下1000题中对应的部分。由于暑假在家学习，这个过程效率很低，因此耗时较长。一遍过后基本了解了政治的脉络，但是基本没什么印象。 十月出了肖秀荣《知识点提要》，较之上一本薄很多，内容更为精华。第一时间买下并开始精读此书，读了大概三遍左右，水平明显提高。十一月使用肖秀荣最新的《考点预测（背诵版）》，是小册子，先精读，再挑重点背诵，翻看不知多少遍。里边很多论述结合习总书记的讲话进行了时代化处理，很实用。 十二月，各种模拟题。肖秀荣的八套题、四套题，任汝芬的四套题，蒋中挺的五套题，全都买来参考。个人认为任汝芬的四套题不实用，和考研出题不是一个套路。肖的八套题和蒋的五套题我只做了选择题。这里边肖的四套题水平最高。另外，时事政治选择题，我认为靠模拟题里边的这些足够了，我单独买了一本时政，感觉用处不大。 我复习的教学楼一二层都是自习室，到考研前夕很多人都站在教室外边拿着肖《四套题》的答案狂背，剩下的就靠运气和积累了。政治从9月买书，一直没作为自己的重点，因为专业课浪费的时间太多。一般都放在效率不高的时候做做题，做了一本任汝芬2，考前背了20天20题。就上考场了，感觉老师挺给面子。对答案的时候客观题错了不少，所以说主观题老师挺给面子。总结一下:政治不能决定生死，要注重投入产出比，总分才是王道。
考研数学方面：
由于我个人在数学方面的根基较弱，缺乏坚实的数学概念理解，学习过程中感到相当困难。我选择了李永乐的复习全书，因为它的内容较为基础，我认为巩固基础知识至关重要。然而，我的许多同学都倾向于使用张宇的高数十八讲，这本书涵盖广泛，深度适中，包含了诸多复杂的经典题目，更适合那些已经有较好数学基础的同学。认真做笔记是必要的，而且他还提倡背诵笔记，因为有些解题策略需要牢记于心。每天都必须专心致志地学习数学，不能间断，直至考试前一天，否则就会失去连续性的手感。对于那些原本就擅长数学的同学来说，利用高数十八讲来复习将有助于进一步提升他们的能力。总之，李永乐的书籍适合稳固基础（适用于数学一般的学生），而张宇的高数十八讲则用于追求更高的分数和深入提高（适合已有扎实数学功底的学生）。
考研英语方面：
我的基础知识相对扎实，四级考试结束后，我用了六个月的时间专注于听力训练，如BBC、VOA和The Economist等资源，期间并未刻意练习阅读和写作，但这段时间里，我的听力和阅读能力都有显著提升。尽管研究生入学考试不包含听力部分，但我深信听力在语言学习中至关重要。置身于语言环境中对于外语学习极为关键，而听力训练正好提供了这样的输入。通过不断地听、暂停、记录，以及反复理解新材料，不仅听力会进步，思维方式也会逐渐适应外语。例如，完成一次一分钟的听写练习，可能需要多次播放、暂停，记下内容，查阅不懂的地方，学习新词汇和表达，并模仿音频朗读，这一系列步骤涵盖了听、说、读、写的全面训练，不过确实耗时颇多，根据个人水平不同，可能需要半小时到两个小时。我认为投入的这些时间是非常有价值的。说到参考书，我想黄皮书应该是大家首选的。我个人使用黄皮书时，感觉效果平平，而丁晓钟的真题解析对我帮助很大，只是它在剖析文章整体结构上略显不足。总的来说，这本书帮助我找到了应对真题的正确节奏和策略。
考研专业课方面：
理解基础概念是至关重要的。数字信号处理涉及到许多基本概念，如离散时间信号与系统、Z变换、傅立叶变换等。这些概念构成了整个学科的基础，对它们的理解必须深入且全面。例如，要清楚连续时间和离散时间信号的区别，明白Z变换如何从离散时间领域转换到频率领域，以及傅立叶变换在信号分析中的作用。
掌握算法和运算流程。数字滤波器设计、快速傅立叶变换(FFT)、小波变换等是数字信号处理的核心算法。你需熟悉它们的工作原理，并能熟练地进行计算。例如，对FFT，不仅要理解其数学原理，还要知道如何使用编程语言实现，这对解决实际问题非常有帮助。
再者，理论与实践相结合。理论知识虽然重要，但只有凭实际操作真正理解和掌握。我建议大家动手做一些实验，比如使用MATLAB或者Python进行信号处理，这样既能加深理解，也能提升解决问题的能力。
做题和复习历年真题也是必不可少的环节。凭大量的习题练习，你检验自有的理解程度，找出知识盲点，研究历年试题帮助你了解考试的风格和重点，有的放矢地准备。
持续学习和自我调整。数字信号处理是一个不断发展和更新的领域，新的理论和技术不断涌现。保持对最新研究的关注，适时调整学习策略，会你在面对复杂问题时更有信心。
