电子科技大学信息与通信工程考研经验与备考指导
考研政治方面：
由于一开始很惧怕政治，虽说政治是要靠自己背，但辅导班老师传授的解题思维方式的确很重要，他会告诉你题目陷阱在哪里，遇到不会的题该怎么解。在考场上，我就运用了老师教的一些方法，效果不错。从7月开始跟着辅导班走，但真正开始认真看是从9月份开始，我没有买大纲解析，因为我觉得里面的内容很抽象，很难，对于我这种政治小白来说，理解内容特别重要啊，所以我就买了《肖秀荣精讲精练》，超厚的一本书有木有，但看完了一遍之后，确实理清了脉络。为了练习选择题，还要看《肖秀荣1000题》，当然后期少不了要看肖四，肖八，其中肖四是必背的，今年大家都觉得肖四被反压题了，但我觉得背了肖四还是很管用啊，我就只背了肖四。同时，我还参考看了辅导班的资料和卷子啥的。总之，自己多看，看多了之后题感就来了。
考研数学方面：
今年的试题颇具挑战性，颇有张宇风格。数学的核心在于稳固的基础，对于教材中的每一种解题技巧和问题，都应全力以赴地掌握。我个人研读的是张宇的高等数学，李永乐的线性代数，以及李永乐的全书。每位作者的书籍都有其独特之处，我将李永乐的全书通读了两次，张宇的高数更是阅读超过三次，李的线性代数也同样如此。从10月起，我开始做历年真题，每次得分通常都在130分以上。接着是张宇的八套卷和李的6+2，这些相当棘手，不需要严格按照三小时完成，遇到难题不必太过纠结，不懂的话直接查看答案。同时，我会匀出一些时间重温全书内容。随后，我完成了张宇的最后四套卷，难度颇高，但与今年的实际考题相仿。之后的真题，我以两小时一套的速度完成，因为很多题已在全书中练习过，所以分数可能不太准确。这段时间主要用来回顾错题和笔记。最终迎来考试，面对大题时，我感到困惑，许多题目束手无策。因此，减少错误至关重要。我的复习分为三个阶段，首先是对上述教材的学习，同时解决课后习题，从五一劳动节后开始，到7月中旬结束第一轮，包括课本和习题。全书我按照章节稳步学习，每个问题都要亲自动笔，理解并能正确解答，起初进度较慢，原计划9月前完成，实际延迟了一周。我想提醒大家，全书的难度略高于真题，但它设计得很好，想要在数学上取得佳绩，至少要看两遍全书。9月完成全书第一遍后，开始了第二轮，直至10月中旬，期间穿插完成了660题，这些题侧重于概念和陷阱，难度适中，完成后有助于提升后期的冲刺状态。从10月中旬到11月初，我每两天完成一套真题，很快便完成了大部分真题，之后用一周时间归纳和消化错题。从11月下旬开始，我尝试模拟题，由于难度较大，初期倍感压力，但逐渐适应了这种强度。模拟题结束后，我再次回归全书，配合真题，构建知识体系，并在最后阶段做了两套模拟题作为实战演练。关于上述的时间规划，我建议大家根据自己的复习进度适当调整。初期我每天大约花费半天时间学数学，后期则减至三小时，到了11月下旬，由于政治复习的需求，只剩大约两小时。总的来说，我通读了一遍课本，精读了三遍全书，两遍真题，一次模拟题，每次学习后都需要留出时间反思和找出弱项。
考研英语方面：
我用过的方法中，比较推荐记忆真题词汇。所以还是建议大家时间较为充裕的话用恋恋有词打下基础，如果几乎所有人都认为好用，那么我认为值得一试。另外王江涛有一本单词书（好像是十天搞定考研词汇）我觉得应该也不错，单词差别不多的时候阅读书登场，每天两到三篇，最好下午做，因为英语是下午考的，千万不要纠结答案，关键是培养语感，遇到好的句子就自己完整翻译一遍，同时它每篇后面都附有wordlist，生词一定要记。
考研专业课方面：
“信号与系统”是一门理论性和实践性并重的课程，它主要研究的是信号的产生、传输、处理以及系统对信号的影响。理解基本概念是学好这门课的基础。例如，信号的基本类型（连续时间信号和离散时间信号）、系统的分类（线性时不变系统、因果系统等）以及傅立叶变换、拉普拉斯变换等重要工具的理解和应用。
对傅立叶变换，你需掌握其定义、性质以及如何运用到信号的频谱分析中。拉普拉斯变换则更偏向于控制系统，理解它的物理意义以及如何从时域转换到复频域是非常重要的。Z变换在数字信号处理中的作用也不容忽视。
系统的响应是另一个重点。零输入响应、零状态响应、冲激响应、阶跃响应这些概念需清晰理解，它们是分析线性时不变系统的关键。系统的稳定性分析，如根轨迹法和奈奎斯特稳定判据，也是考试的常见考点。
再者，理解和运用系统函数H(s)或H(z)，理解极点和零点分布如何影响系统特性，如频率响应、稳定性等，这是解决实际问题的重要手段。
在学习过程中，我建议大家多做题，凭大量的练习来加深理解。电子科技大学的试题通常既注重基础知识，又强调实际应用，所以不仅要熟练掌握公式，更要学会灵活运用。找一些经典案例进行分析，这样不仅能提升解决问题的能力，也能提高对知识的兴趣。
团队学习和讨论也很重要。你找到志同道合的同学一起探讨，有时候，别人的一个见解可能会你豁然开朗。利用网络资源，比如在线论坛、学术网站等，也获取很多有益的信息和解题思路。
