电子科技大学生物医学工程考研经验与复习知识重点
考研政治方面：
我想说政治的复习不需要太早（十月份开始复习也不晚），我认为上辅导班也是有必要的。政治复习主要是看大纲，我大纲看的并不是很仔细，也就看了一遍，然后我又做了3000题，后来就背了主观题，我是在考后一个月才把大量的时间放到政治上的，在此之前专业课是我复习的重点。但是我后来做选择题发现，不仔细看大纲的后果是选择题错的非常多。但是我想没有太多时间了，只能通过多做选择题，多遇到一些知识上的空白，然后回头再复习一下相应的知识点。对于主观题的复习，我想最后的一个月是复习的关键，千万不要放弃政治的复习。
考研数学方面：
第一遍大概是从5月份一直看到8月底，看完一章书把这一章的定理自己证明一遍、笔记自己做一遍、例题不看答案自己做一遍、课后题自己做完对答案，不会的题、会但是没想起来的题、不熟悉的题都要做上不同的标记，有助于后期复习。基本上这一遍下来，基础就能打好。
考研英语方面：
推荐根据艾宾浩斯遗忘曲线制定各项背诵计划（不局限于英语，专业课政治都可以应用），可以通过绘制表格等方式，按照日期记录复习。我一般是每天复习完毕然后再开始新任务，这样能够保证记忆的持久性，早期看的到考试也不会忘记。新题型和完型我采取的就是靠前半月才开始做了三年真题、一方面因为新题型难度不大、另一方面、完型这个东东练不出太大效果。
考研专业课方面：
理解基本概念至关重要。数字图像处理涉及大量的专业术语，如像素、灰度级、二值化、滤波、边缘检测等。这些概念构成了学科的基础，需深入理解和记忆。例如，要明白像素是图像的基本组成单元，灰度级决定了像素的明暗程度。二值化则是将图像转化为黑白两色，便于后续处理。
掌握核心算法和理论。比如傅立叶变换在图像频域分析中的应用，以及小波变换在图像去噪和特征提取上的优势。还有Canny边缘检测算法，它是基于梯度的边缘检测方法，能够有效地找到图像的边界。对这些算法，不仅要能计算，还要理解其背后的物理意义和应用场景。
再者，实践操作不可忽视。利用MATLAB或Python进行图像处理实验，直观地看到各种处理效果，加深对理论知识的理解。例如，凭编程实现中值滤波器去除椒盐噪声，或者使用Otsu's方法进行自动阈值选的二值化处理。
，研究经典案例也是提升的关键。例如，医学图像的增强和分割，遥感图像的分类等，这些都是数字图像处理在实际领域的应用，帮助了解并掌握该学科的实际价值。
持续关注最新的科研动态和技术进展。数字图像处理是一个快速发展领域，新的研究成果和应用不断涌现，如深度学习在图像识别中的应用，这对学习提供了源源不断的动力。
在这个过程中，我会定期复习，做大量的习题，甚至尝试自己设计一些小型的图像处理项目。这样既巩固了基础，又提升了动手能力，使我对数字图像处理有了更深的理解和把握。
