山东大学电子信息硕士考研经验与复习诀窍
考研政治方面：
这个课程的效益相当高，我在七月下旬才起步，但觉得时间绰绰有余。我主要专注于肖秀荣的精讲精炼，每完成一章的学习便配套做一千题的相关练习。进入十月，我已经完成了第一轮复习，并用接下来的一个月重新细致地做了一次一千题。紧接着，我用一周的时间专注于历年真题的选择题和马原大题。十一月，我开始做肖八的第一份试卷，并查阅风中劲草的知识点总结。为了巩固理解，我还做了大量模拟试题，你会发现尽管政治内容繁多，但与每年热点相关的重点考点是有限的，而且并不难以把握。此外，解题后深入研究答案至关重要，肖四、肖八、蒋五的答案解析都很出色，我当时用彩色笔标记了关键知识点，考前多次温习。
考研数学方面：
完成高等数学、线性代数和概率的学习之后，我会重读笔记，并默默构建每个章节的知识架构，以此确保对数学的所有关键点都了如指掌。请务必牢记，扎实的数学基础至关重要。我想推荐的三本教材是：同济大学出版的高等教育出版社发行的《高等数学》第4、5、6版，居于马编写的清华大学版《线性代数》，以及浙江大学盛骤撰写的高等教育出版社版《概率论与数理统计》。这些书籍备受高分考生青睐，更关键的是，历年来的命题专家均以其为主要内容来设计考题。接下来谈谈如何有效阅读这三本书。考生们在复习时各有方法，有的先攻高等数学，有的首选线性代数，甚至有人一开始就学概率论。至于具体应做什么题目，有的人无所适从，有的人则全部包揽。实际上，最佳的复习顺序应该是先学高等数学，接着是线性代数，最后是概率论。原因在于，高等数学构成了数学的基础，线性代数和概率论的理解都需要基于它，比如在概率论中计算连续随机变量的概率密度函数，需要用到微积分；同样，求连续随机变量的期望值，也需要运用积分。线性代数的概念、定理和推导繁多且抽象，所以最好提前学习并不断巩固。相比之下，概率论的题型较为固定，考研中的变化不大，其解题思路相对较清晰。有些考生企图在最后一两个月内迅速突击概率论，但往往得不偿失，因为最后一个月需要复习的内容太多，政治、专业课都不能忽视。这时候再来系统复习一门课程，时间上会非常紧张。因此，概率论应在初期就开始着手准备。
考研英语方面：
开始复习重点应放在阅读上，我只做了真题。在初期就开始做2000年左右的几套题。接下来我会翻译文章，先自己翻译，遇到不懂的地方就根据自己理解来，确定影响理解的词汇然后查字典（这部分单词就是我积累的重点。最后也留三五年的真题，模拟时候整套做。平时积累：个人感觉作文是要尽早开始准备的，不开始背范文的话，也要注意平时的积累。我是在背过一些范文后再去看阅读的时候，发现阅读中的很多句子完全是和作文主题相契合的，而且句式自然优美，用词也简洁，完全可以用到作文里来嘛，但我这点做的不好，建议学弟学妹可以在做完阅读之后，把一些适合写到作文里的句子摘抄下来，成为自己的作文材料。
考研专业课方面：
理解数字信号处理的基础概念至关重要。这包括信号的基本类型（如模拟信号与数字信号的区别）、傅立叶变换的应用，以及Z变换的理解。这些基本概念是深入学习的基石，必须扎实掌握。
滤波器设计是数字信号处理中的重要一环。低通、高通、带通和带阻滤波器的设计原理和实现方法需熟练掌握。对IIR和FIR滤波器，理解其结构特点、性能指标和设计方法，例如窗函数法、频率采样法等，这是解决实际问题的关键。
再者，信号的谱分析和估计也是考试的重点。快速傅立叶变换(FFT)的应用广泛，无论是频谱分析还是滤波器设计，都离不开它。随机信号的统计特性，如均值、方差、自相关函数和功率谱密度，这些都是进行有效信号分析的工具。
在学习方法上，我认为理论结合实践是最好的方式。凭编写MATLAB或Python代码实现信号处理算法，直观地理解其工作原理，也能提升编程能力。多做练习题，尤其是历年真题，熟悉考试的出题模式，提升解题速度。
阅读经典的教材和研究论文也很有帮助。比如，Proakis的《Digital Signal Processing》就是一本很好的参考书，里面包含了丰富的实例和详细的解释。关注最新的科研动态，了解前沿技术，不仅能拓宽视野，也可能在答题时提供新的思路。
保持持续的学习热情和好的心态是关键。数字信号处理可能在初期看起来复杂，但只要你持之以恒，一定能够逐步攻克难关。每一次的挫折都是通往成功的阶梯，只要不断攀登，最终都能抵达目标。
