2018年北京邮电大学804信号与系统考研真题考研经验复习大纲复习资料复习重点-新祥旭考研.docx

2018年北京邮电大学804信号与系统考研真题、考研经验、复习大纲、复习资料、复习重点一、专业课代码及名称804信号与系统二、考试大纲一．基本要求1、掌握典型确定性连续和离散时间信号的表示和运算方法。 2、掌握连续和离散时间系统的分析方法，系统响应的划分，系统的单位冲激（样值）响应的定义和求解，利用卷积（卷积和）求系统零状态响应的物理意义和计算方法。 3、理解信号正交分解，掌握周期信号和非周期信号的频谱及其特点、傅里叶变换及其主要性质，了解其在通信系统中的应用，熟悉连续系统的频域分析方法。 4、掌握信号的拉氏变换、性质及应用。掌握连续时间系统的复频域分析方法、连续系统的系统函数的概念和由系统函数的零极点分布分析系统的特性。 5、掌握z变换的概念、性质和应用。掌握利用z变换求解离散系统的差分方程的方法、离散系统的系统函数的概念和由系统函数的零极点分布分析系统的特性。 6、掌握信号流图的概念、系统的状态方程的建立方法，了解连续系统状态方程的求解方法。 二．考试内容1、绪论 信号与系统的概念，信号的描述、分类和典型信号信号的运算，奇异信号，信号的分解系统的模型及其分类，线性时不变系统，系统分析方法2、连续时间系统的时域分析 微分方程式的建立、求解零输入响应和零状态响应系统的单位冲激响应连续卷积的定义、物理意义、计算和性质3、连续时间信号的频域分析 周期信号的傅里叶级数，典型周期信号的频谱结构，频带宽度傅里叶变换的定义傅里叶变换的性质周期信号的傅里叶变换抽样信号的傅里叶变换，时域抽样定理4、连续时间系统的s域分析 拉氏变换的定义，收敛域，拉氏逆变换拉氏变换的性质复频域分析法系统函数H(s)，系统的零极点分布对系统的时域特性、因果性、稳定性和频率响应特性的影响5、连续时间系统的傅里叶分析，傅里叶变换应用于通信系统 利用系统函数求响应，滤波的概念和物理意义，无失真传输，理想低通滤波器和带通滤波器，调制与解调，希尔伯特变换的定义，利用希尔伯特变换研究系统函数的约束特性，从抽样信号恢复连续时间信号，频分复用与时分复用6、信号的矢量空间分析 信号正交分解任意信号在完备正交函数系中的表示法帕塞瓦尔定理，能量信号与功率信号，能量谱与功率谱相关函数，相关定理7、离散时间系统的时域分析 系统框图与差分方程线性常系数差分方程的求解离散时间系统的单位样值响应离散卷积的定义、物理意义、计算和性质8、离散时间系统的z域分析 z变换定义、收敛域，z逆变换，z变换的性质利用z变换解差分方程离散系统的系统函数H(z)的定义，系统函数的零极点分布对系统的时域特性、因果特性、稳定性以及频率响应特性的影响9、系统的结构图 信号流图和梅森增益公式，系统结构的直接型、串联型和并联型表示10、系统的状态变量分析 连续时间系统状态方程的建立连续时间系统状态方程的求解离散时间系统状态方程的建立三．试卷结构总分：150分题型：填空、判断、选择、画图、计算、证明等考研专业课复习方法你不知道的考研复习“3W”学习方法考研复习最忌“三天打鱼，两天晒网”，不能严格要求自己，放任自流，必然半途而废，没有刻苦学习的精神和不可动摇的毅力，一定会前功尽弃。所谓“3W学习法”，是指在考研学习的过程中，遵循“1.什么（What） 2.为什么（Why） 3.怎么样（How）”的逻辑次序进行学习。 为什么必须如此呢？ 首先，这是遵循人类认识秩序的要求；人类在认识事物尤其是陌生事物的时候，总是先认识它本身是什么，再认识它为什么如此，最后再想出怎样应对。人类的认识过程总体上遵循由表及里、从肤浅到深刻、从静态到动态、从“怎么看”到“怎么办”的过程。 其次，这是构建知识体系的必经路径；考研学习从“点”到“线”、从“线”到“面”、从“面”到“体”，其内在的逻辑联结正是3W，离开了3W的脉络，是根本无法构建科学的知识体系的，最多只能形成杂乱无章的考点拼凑，不仅对理解和记忆无益，反而增加了学习负担。 再次，这是每年3~4月份到暑假以前考研学习打基础时最为重要学习法则；我们知道，这个时期考研学习聚焦于“点”的层次，即考研政治和专业课的基本概念、考研英语的核心单词、考研数学的基础术语。这个阶段的考研学习目标在于入门和奠基，难点在于基础概念的掌握，尤其是对于很多初次接触考研的同学们更是如此。由于基础概念的生僻性和综合性，大家在学习时很容易混淆或者理解不透，这就需要有效的逻辑次序和学习法则，3W正是这样的高效学习方法。对每一个基础概念，我们都要遵循“是什么——为什么——怎么样”的次序去认识和理解。 最后，这是理顺考纲、获得考研学习主动性的基本要求。不得不说，每年的考研大纲虽然经过反复修订，却仍然存在的考点编排混乱、逻辑层次不够清晰的问题。大家在学习时也会发现考点繁多、内部无序、详略失当等问题。简而言之，就是越看越多、越看越乱、越