（081000）信息与通信工程专业考研复试高频面试题

（081000）信息与通信工程专业考研复试高频面试题

【精选近三年60道高频面试题】

【题目来源：学员面试分享复盘及网络真题整理】

【注：每道题含高分回答示例+避坑指南】

1.请做一个自我介绍（基本必考|印象分）

2.请用通俗的语言解释一下傅里叶变换（FourierTransform）在通信工程中的物理意义是什

么？（极高频|重点准备）

3.CanyouintroduceyourhometowninEnglish?（基本必考|考察英语）

4.在你的本科毕业设计或课程项目中，最核心的创新点在哪里？请具体说明。（导师爱问|

考察学术潜力）

5.请解释什么是香农公式（Shannon'sTheorem），并说明如何提高信道容量。（常问|重

点准备）

6.你对5G的关键技术有哪些了解？和4G相比最大的区别是什么？（常问|考察学术潜力）

7.在过往的代码编写或硬件调试中，你遇到过最难解决的Bug是什么？你是如何一步步排查

并解决的？（导师爱问|考察实操）

8.TCP和UDP协议的主要区别是什么？分别适用于什么场景？（历年真题|背诵即可）

9.WhydidyouchooseInformationandCommunicationEngineeringasyourmajor?（极

高频|考察读研动机）

10.请比较IIR滤波器和FIR滤波器的区别，并在什么情况下你会选择使用FIR？（常问|重点准

备）

11.给我讲讲你简历上这个项目的整体系统架构，最好能在纸上画出框图。（高分必备|考察

实操）

12.你如何看待人工智能（AI）在通信领域的应用？例如深度学习在物理层中的应用。（导

师爱问|考察学术潜力）

13.奈奎斯特采样定理（NyquistSamplingTheorem）的内容是什么？如果不满足会有什么后

果？（极高频|背诵即可）

14.Whatareyourhobbiesandinterests?（常问|考察英语）

15.请解释QPSK和16QAM的区别，为什么高阶调制对信噪比要求更高？（重点准备|需深度

思考）

16.在团队项目中，你具体负责哪一部分工作？如果队友进度拖延，你当时是怎么处理的？

（导师爱问|考察实操）

17.你最近读过的一篇学术文献或关注的通信技术博主是谁？讲讲核心内容。（高分必备|考

察学术潜力）

18.什么是多径效应（MultipathEffect）？它对信号传输有什么影响，如何抗多径衰落？

（重点准备|需深度思考）

19.Whatisyourplanforyourpostgraduatestudy?（极高频|考察读研动机）

20.如果让你设计一个简单的无线通信收发系统，你会如何规划各个模块？请描述思路。

（高分必备|考察实操）

21.卷积（Convolution）在信号处理中的物理含义是什么？（常问|需深度思考）

22.你熟练掌握MATLAB吗？请举例说明你用它做过最复杂的仿真是什么。（导师爱问|考察

实操）

23.PleasebrieflyintroduceyourgraduationprojectinEnglish.（基本必考|考察英语）

24.信源编码和信道编码的目的是什么？请各举一个例子。（历年真题|重点准备）

25.如果你有机会被录取，你比较倾向于哪个具体的研究方向（如无线通信、图像处理、光通

信等），为什么？（常问|考察读研动机）

26.你有过FPGA开发经验或者使用过USRP等软件无线电设备吗？（导师爱问|考察实操）

27.什么是星座图（ConstellationDiagram）？它能反映信号的哪些特征？（常问|重点准

备）

28.Whatareyourgreateststrengthsandweaknesses?（常问|考察英语）

29.OSI七层模型和TCP/IP四层模型有什么对应关系？（历年真题|背诵即可）

30.你的项目中使用了什么算法？你有没有分析过该算法的时间复杂度和空间复杂度？（高

分必备|考察实操）

31.现在都在谈论6G，你认为6G可能的愿景或关键指标有哪些？（导师爱问|考察学术潜

力）

32.什么是码间串扰（ISI）？产生的原因是什么？如何消除？（重点准备|需深度思考）

33.Canyouexplaintheterm"Bandwidth"inEnglish?（常问|考察英语）

34.在做实验或仿真时，如果结果和理论推导严重不符，你会从哪些角度去排查原因？（高

分必备|考察实操）

35.请简述OFDM（正交频分复用）的基本原理及其优缺点。（极高频|重点准备）

36.什么是信噪比（SNR）？它在通信系统设计中为什么如此重要？（历年真题|背诵即可）

37.你的项目数据集是从哪里来的？如果是自己采集的，如何保证数据的有效性？（导师爱

问|考察实操）

38.Pleasedescribeoneofyourfavoriteteachersorprofessors.（常问|考察英语）

39.MIMO（多入多出）技术为什么能提高系统容量？（重点准备|需深度思考）

40.模拟信号和数字信号的本质区别是什么？为什么现在的通信系统多采用数字信号？（历

年真题|背诵即可）

41.介绍一下你在项目中遇到过的最大的技术瓶颈，你是通过查阅文献解决的还是请教他人

的？（导师爱问|考察实操）

42.Didyouparticipateinanyvolunteerworkorsocialpracticeduringcollege?（常问|考察

英语）

43.什么是电磁波的极化？在天线设计中需要考虑极化匹配吗？（常问|重点准备）

44.除了MATLAB，你还掌握哪些编程语言（C/C++/Python）？在项目中是如何运用的？

（导师爱问|考察实操）

45.移动通信中的“切换”（Handover）过程是怎样的？软切换和硬切换有什么区别？（历年

真题|背诵即可）

46.Whatisthemaindifferencebetween4Gand5Gnetworksinyouropinion?（高分必备|

考察英语）

47.在设计数字滤波器时，你是如何确定截止频率和阶数的？（导师爱问|考察实操）

48.你认为做科研和本科上课学习最大的区别是什么？（导师爱问|考察学术潜力）

49.OFDM中的循环前缀（CyclicPrefix）起什么作用？（重点准备|需深度思考）

50.Whatisthelastbookyouread?（常问|考察英语）

51.请解释汉明距离（HammingDistance）以及它在纠错码中的应用。（常问|重点准备）

52.你听说过“语义通信”吗？谈谈你的理解。（导师爱问|考察学术潜力）

53.请描述一次你失败的实验经历，你从中学到了什么？（高分必备|考察实操）

54.Pleasedefine"Signal-to-NoiseRatio"inEnglish.（常问|考察英语）

55.物联网（IoT）中常用的窄带通信技术有哪些（如NB-IoT,LoRa）？有相关使用经验吗？

（导师爱问|考察实操）

56.时域分析和频域分析有什么联系？为什么我们经常要把信号变换到频域去分析？（极高

频|需深度思考）

57.简单说说你对压缩感知（CompressiveSensing）理论的理解。（高分必备|考察学术潜

力）

58.Haveyoueverconsideredstudyingabroadorgoingforanexchangeprogram?（常问|

考察英语）

59.为什么报考我们学校的这个专业？你对我们学院的哪个实验室比较感兴趣？（基本必考|

考察读研动机）

60.我问完了，你有什么想问我们各位老师的吗？（面试收尾|加分项）

（081000）信息与通信工程专业26届考研复试高频面试

题解答

Q1：请做一个自我介绍

❌低分/踩雷回答示例：

各位老师好，我叫张三，来自某某大学通信工程专业。我的性格比较开朗，平时喜

欢打篮球和听音乐。在大学期间，我学习非常刻苦，没有挂过科，绩点排名前

30%，拿过一次三等奖学金。我也参加过一些社团活动，担任过班级的宣传委员，

锻炼了沟通能力。我非常向往贵校，希望能给我一个机会来这里读研。自我介绍完

毕，谢谢各位老师。

导师为什么给低分：

1.流水账式陈述，毫无亮点：通篇都在说“性格开朗”、“没挂过科”，这些是研究生的底线而

非加分项。导师关注的是你的学术潜力和硬核技能，而不是你是否爱听音乐。

2.缺乏专业核心竞争力：没有提及任何具体的项目经历、竞赛奖项或掌握的技术栈（如

MATLAB、FPGA、Python），无法让导师判断你进组后能不能干活。

3.过于空泛的求学动机：仅说“向往贵校”，却不说为什么向往（例如某个实验室的研究方

向），显得准备不足，套话连篇。

导师青睐的高分回答：

各位老师好，我叫[姓名]，本科就读于[学校]通信工程专业。我将从学业基础、科研

竞赛及核心技能三个方面介绍自己。

在学业上，我的专业GPA排名[前X%]，核心课程如《信号与系统》、《数字信号处

理》均取得90分以上的成绩，具备扎实的数学与理论功底。但我认为理论必须服务

于实践，因此我投入了大量精力在科研竞赛中。

本科期间，我主导过一项省级大创项目“基于深度学习的无线信道估计研究”。面对

传统LS算法在低信噪比下性能不佳的问题，我提出引入残差网络（ResNet）进行

去噪处理。为了验证效果，我使用MATLAB搭建了MIMO-OFDM仿真链路，并负责

了核心算法的代码实现。最终结果显示，该方案在SNR为5dB时，误码率较传统算

法降低了约15%。该项目让我熟练掌握了MATLAB仿真及PyTorch框架，并锻炼了

查阅IEEETrans文献的能力。

此外，我也参加了全国大学生电子设计竞赛，负责FPGA逻辑开发，熟悉Verilog语

言及Vivado开发环境，最终获得[奖项]。

我对贵校[具体研究方向，如移动通信/图像处理]非常感兴趣，特别是[某导师]在[具

体技术]领域的研究。希望能有机会加入各位老师的团队，继续深造。谢谢！

Q2：请用通俗的语言解释一下傅里叶变换（FourierTransform）在通信工程

中的物理意义是什么？

❌低分/踩雷回答示例：

傅里叶变换就是把时域的信号转换成频域的信号。它的公式是

。在通信里，我们需要看频谱，所以要用到傅里叶变换。还

有就是快速傅里叶变换FFT，可以加快计算速度。课本上说这是信号处理最基本的

工具，用来分析系统的频率响应。

导师为什么给低分：

1.照本宣科，死记硬背：导师明确要求“通俗语言”和“物理意义”，考生却直接背诵公式，说

明并没有真正理解其背后的工程价值。

2.缺乏深度思考：只说了“看频谱”，没有解释为什么要看频谱，也没有联系到通信中的带宽

资源、滤波、调制等核心概念。

3.逻辑断层：提到了FFT但没有说明它在现代通信（如OFDM）中的决定性作用，显得知识

点是碎片化的。

导师青睐的高分回答：

老师，我是这样理解傅里叶变换的：它本质上是一个“数学棱镜”。

在物理世界中，我们看到的信号通常是随时间变化的（时域），比如一段复杂的音

频波形，我们很难直接看出它的特征。而傅里叶变换的作用，就像棱镜把白光分解

成七色光一样，它将复杂的时域信号分解成了若干个单一频率的正弦波的叠加。

在通信工程中，它的核心物理意义主要体现在两个方面：

第一是“资源视角的转换”。通信最宝贵的资源是频谱（带宽）。在时域上混乱无章

的信号，一旦进行傅里叶变换，我们就能清晰地看到它占据了多少带宽，中心频率

在哪里。这决定了我们如何设计滤波器来滤除噪声，以及如何进行频分复用

（FDM）来让多路信号不打架。

第二是“系统设计的简化”。在时域中，信号通过系统的响应是卷积运算，计算非常

复杂。但通过傅里叶变换到了频域，卷积就变成了简单的乘法。这极大地简化了系

统分析和均衡器的设计。

举个最前沿的例子，在4G/5G广泛使用的OFDM技术中，正是利用了FFT/IFFT实现

了多载波的调制与解调，让正交的子载波能在重叠的频谱上传输数据，极大地提高

了频谱效率。所以，傅里叶变换是连接时域现实与频域分析的桥梁。

Q3：CanyouintroduceyourhometowninEnglish?

❌低分/踩雷回答示例：

MyhometownisAnhui.Itisaverybeautifulplace.Therearemany

mountainsandrivers.Thefoodisverydelicious.Peopleareveryfriendly.

Ilovemyhometownverymuch.Ithasalonghistory.Welcometomy

hometown.Ithinkyouwilllikeit.That'sall,thankyou.

导师为什么给低分：

1.小学生水平的词汇与句型：全是简单句（Subject+Verb+Object），词汇量极度贫乏

（beautiful,delicious,friendly），无法体现研究生的英语水平。

2.内容空洞，缺乏逻辑：适用于任何一个城市的万能模板，没有体现家乡的特色，也没有结

合自己的经历或专业视角。

3.中式思维严重：结尾的“That'sall”非常生硬，这是典型的中式英语口语错误。

导师青睐的高分回答：

Sure,I’dbeproudtointroducemyhometown,Xi’an.

Xi’anisacitywherehistorymeetsmodernity.Asthestartingpointofthe

ancientSilkRoad,itisrenownedfortheTerracottaWarriors,which

attractsmillionsoftouristsannually.Thehistoricalatmospheretherehas

influencedmetobeapatientandpersistentperson.

However,apartfromitsrichhistory,whatIwanttohighlightisitsrapid

developmentinthetechnologysector.Inrecentyears,Xi’anhasbecomea

hubfortheaerospaceandsemiconductorindustries.Forexample,

Samsunghasestablisheditsmemorychipplantthere,andthereare

numerousresearchinstitutesfocusingonradarandwireless

communications.

Growingupinsuchanenvironment,Iwasinspiredtopursueacareerin

InformationandCommunicationEngineering.IhopeonedayIcan

contributemyknowledgetothedevelopmentofsmartcities,perhaps

implementing5GorIoTtechnologiestomodernizethisancientcapital.

Insummary,Xi’anisnotonlyamuseumofChinesehistorybutalsoa

risingstarinhigh-techindustries.Ihighlyrecommendyouvisitthereto

experiencethecollisionofthepastandthefuture.

(中文要点：西安是历史与现代交汇的城市，丝绸之路起点/兵马俑；强调其科技发

展，如半导体、航空航天、雷达研究所云集；这种环境激发了我学习通信的兴趣，

希望能用5G/IoT技术建设家乡；总结：历史博物馆与科技新星的结合。)

Q4：在你的本科毕业设计或课程项目中，最核心的创新点在哪里？请具体说

明。

❌低分/踩雷回答示例：

我做的毕设是一个基于单片机的温湿度采集系统。核心创新点就是我用了最新的

STM32芯片，然后我自己画了板子，写了C语言代码。虽然网上有很多类似的项

目，但我这个系统运行很稳定，还能在LCD屏幕上显示数据。我觉得创新点在于我

把它完整地做出来了，而且成本控制得比较低，比市面上的产品便宜。

导师为什么给低分：

1.重新定义了“创新”：把“做出来”、“换个芯片”当成创新，这是大忌。本科毕设虽不要求颠

覆性理论，但必须有算法优化、应用场景迁移或系统集成上的巧思。

2.技术含量过低：STM32温湿度采集是典型的入门级Demo，毫无学术深度。导师会认为你

的动手能力仅停留在初学者水平。

3.缺乏量化对比：说“运行稳定”、“成本低”，但没有具体数据支持（如长时间运行丢包率为

0，成本降低了多少百分比）。

导师青睐的高分回答：

我的本科毕业设计题目是《基于压缩感知的稀疏信道估计算法研究》。针对传统最

小二乘（LS）算法在导频开销大、插值精度低的问题，我的核心创新点主要体现在

算法层面的“自适应阈值优化”。

在传统的正交匹配追踪（OMP）算法中，稀疏度往往需要预先设定，这在实际变动

的无线信道中是不现实的。

第一点创新是，我提出了一种基于残差能量比的迭代终止准则。我不预设稀疏度，

而是实时计算每一步迭代后的残差能量变化率，当变化率低于某个动态阈值时自动

停止迭代。

第二点创新体现在仿真验证上。我没有使用理想高斯信道，而是基于3GPP标准的

EVA（ExtendedVehicularA）信道模型进行了仿真。

结果显示：在同等信道条件下，我的改进算法相比传统OMP算法，在导频数量减少

20%的情况下，NMSE（归一化均方误差）依然降低了约3dB。这证明了在快速时

变信道下，自适应策略能有效平衡计算复杂度与估计精度。

这个项目让我深刻理解了稀疏信号处理在5G大规模MIMO中的应用潜力，也锻炼了

我从理论推导到仿真验证的完整科研闭环能力。

Q5：请解释什么是香农公式（Shannon'sTheorem），并说明如何提高信道

容量。

❌低分/踩雷回答示例：

香农公式是。其中C是信道容量，B是带宽，S是信号功率，N

是噪声功率。这个公式告诉我们信道容量是有上限的。如果想提高容量，可以增加

带宽B，或者增加信号功率S，或者减小噪声N。这是通信原理里最重要的公式，所

有通信系统都不能超过这个界限。

导师为什么给低分：

1.仅停留在公式翻译：只是把符号读了一遍，没有解释各个变量之间的非线性关系和工程代

价。

2.缺乏极限思维：没有提到当带宽趋于无穷大时，信道容量并不会无限增加（趋于

），这是考察是否真正理解公式的关键点。

3.遗漏了“空间”维度：在现代通信中，MIMO技术是突破单一香农界限的重要手段，回答中

完全没有体现技术的前沿性。

导师青睐的高分回答：

香农公式揭示了在高斯白噪声信道下，信息无差错传输的最大

速率（信道容量）与带宽（B）和信噪比（SNR）之间的数学关系。它是现代通信

系统的理论基石。

要提高信道容量，从公式和现代通信技术演进来看，主要有以下三个维度的策略：

1.增加带宽（B）：

这是最直接的方法。从1G到5G，我们一直在拓展频谱资源，从几MHz扩展到毫米

波的几百MHz。但根据公式，容量与带宽呈线性关系，且带宽增加会引入更多噪

声，因此单纯增加带宽受限于频谱资源和器件性能。

2.提高信噪比（SNR）：

可以通过增加发射功率或降低噪声来实现。但由于对数函数的特性，当SNR较

高时，容量增长会变得缓慢（对数饱和效应）。同时，发射功率受限于功耗和干扰

控制，不能无限增加。

3.空间维度的扩展（这也是最关键的补充）：

香农公式描述的是单入单出（SISO）系统。在现代通信中，我们通过MIMO（多入

多出）技术，利用空间复用增益，相当于构建了多个平行的子信道。此时容量公式

近似变为，其中M是收发天线的最小值。这是4G和5G实现速率飞跃的核心

技术，本质上是在空间维度上多次利用了香农公式。

总结来说，提升容量的路径就是：拓宽频谱（毫米波）、提升能效（高阶调制/编

码）以及挖掘空间资源（MassiveMIMO）。

Q6：你对5G的关键技术有哪些了解？和4G相比最大的区别是什么？

❌低分/踩雷回答示例：

5G比4G快很多，下载电影几秒钟就搞定。关键技术有大规模天线、毫米波，还有

网络切片。5G不仅是网速快，延迟也低，可以用来做无人驾驶和远程医疗。现在华

为在5G方面很厉害。最大的区别就是速度更快，容量更大，万物互联。

导师为什么给低分：

1.科普文风格：这种回答像是在给外行介绍5G，全是“快”、“几秒钟”这种主观描述，缺乏工

程语言（如具体的速率指标、时延毫秒数）。

2.罗列名词，缺乏解释：提到了“网络切片”、“毫米波”，但没有解释这些技术解决了什么具

体的物理层或网络层问题。

3.缺乏场景分类：没有提到5G的三大应用场景（eMBB,uRLLC,mMTC），这是定义5G标

准的框架基础。

导师青睐的高分回答：

5G并非简单的“4G加速版”，而是针对不同业务场景的架构性革命。和4G相比，5G

引入了三大典型应用场景：eMBB（增强移动宽带）、uRLLC（超高可靠低时延）

和mMTC（海量机器通信）。

其核心关键技术可以从物理层和网络层两个角度来看：

1.大规模天线阵列（MassiveMIMO）：

这是5G最显著的物理层技术。通过在基站端部署数十甚至上百根天线（如

64T64R），利用波束赋形（Beamforming）技术，将信号能量集中指向用户，极

大提高了频谱效率和边缘用户体验，这是4G主要采用2x2或4x4MIMO所无法比拟

的。

2.毫米波（mmWave）通信：

为了获取更大的带宽（B），5G向高频段（FR2，24GHz以上）扩展。虽然路损

大、穿透力差，但配合波束赋形，能实现数Gbps的峰值速率，是解决热点区域容量

瓶颈的关键。

3.网络切片（NetworkSlicing）与边缘计算（MEC）：

这是网络架构层面的革新。通过虚拟化技术，将一个物理网络切分成多个适应不同

业务（如自动驾驶需要低时延，智能抄表需要大连接）的逻辑网络。配合MEC将算

力下沉到基站侧，从而实现uRLLC要求的1ms级空口时延。

总结：4G主要解决了人与人的通信（追求速率），而5G最大的区别在于通过上述

技术，实现了人与物、物与物的万物互联，并对时延和连接密度提出了确定性的性

能指标。

Q7：在过往的代码编写或硬件调试中，你遇到过最难解决的Bug是什么？你是

如何一步步排查并解决的？

❌低分/踩雷回答示例：

我印象最深的是有一次做单片机实验，程序烧进去灯不亮。我检查了很久代码，觉

得逻辑没问题。后来我问了师兄，师兄让我看看电路连接。我用万用表测了一下，

发现是有一根杜邦线断了，但是外面看不出来。换了一根线就好了。这个事情告诉

我，硬件调试要注意接触不良的问题。

导师为什么给低分：

1.问题过于低级：杜邦线断了属于物理连接层面的低级失误，而非逻辑或设计层面的“Hard

Bug”。这无法体现你的技术深度。

2.排查过程依赖他人：“问了师兄”才解决，暴露了独立解决问题能力的缺失。导师希望看到

的是你自己的排查思路。

3.缺乏方法论：没有体现软硬件联调的逻辑（如分模块测试、信号观测、断点调试等）。

导师青睐的高分回答：

在参加电子设计竞赛做FPGA的DDS信号发生器时，我遇到过一个严重的“时序违

例（TimingViolation）”问题。

现象是：在仿真阶段波形完美，但下板到FPGA后，高频输出信号偶尔会出现相位

跳变和毛刺，导致频谱杂散很大。

排查过程（遵循假设-验证-修正逻辑）：

1.硬件排查：首先用示波器观察电源纹波和时钟信号，排除了硬件底噪干扰的可能性。

2.逻辑分析：使用SignalTap逻辑分析仪抓取内部信号，发现由累加器输出到DAC接口的数

据在特定时钟沿出现了亚稳态。

3.时序分析：查看Vivado的时序报告（TimingReport），发现建立时间（SetupTime）裕

量为负。原因是我的主时钟频率跑到了200MHz，而组合逻辑路径过长，导致数据无法在

下一个时钟沿到来前稳定。

解决方案：

我采用了“流水线（Pipelining）”技术。在长组合逻辑路径中插入了两级寄存器，

打断关键路径（CriticalPath）。虽然这引入了两个时钟周期的延迟，但对于连续

波形生成没有影响，却显著提高了系统的最大工作频率（Fmax）。

反思：

这次经历让我深刻理解了“时序收敛”在高速数字系统设计中的决定性作用，不能只

关注功能逻辑，必须关注电路的时序特性。

Q8：TCP和UDP协议的主要区别是什么？分别适用于什么场景？

❌低分/踩雷回答示例：

TCP是面向连接的，可靠的，传输慢。UDP是无连接的，不可靠的，传输快。

TCP就像打电话，接通了才能说话。UDP就像寄信，寄出去就不管了。

TCP适合传文件、发邮件。UDP适合看视频、打游戏。区别就是这些。

导师为什么给低分：

1.只有结论，没有机制：只说了“可靠”和“不可靠”，没解释TCP是如何实现可靠的（滑动窗

口、重传、拥塞控制），也没解释UDP为什么快（头部开销小、无握手）。

2.比喻俗套且不严谨：寄信其实更有TCP的影子（有回执），这种比喻在专业面试中显得过

于科普化。

3.缺乏对“不可靠”的辩证思考：UDP的“不可靠”在实时性要求高的场景下反而是优势，回答

中略显贬义。

导师青睐的高分回答：

TCP（传输控制协议）和UDP（用户数据报协议）是传输层的两大核心协议，本质

区别在于可靠性机制与传输效率的权衡。

1.连接与可靠性：

TCP是面向连接的。它通过三次握手建立连接，利用序列号与确认应答（ACK）**机制保

证数据不丢包、不乱序，并通过**滑动窗口和拥塞控制（如慢启动、快重传）来适应网络

状况。这保证了数据的强一致性，但引入了较大的首部开销（20字节）和时延。

UDP是无连接的。它尽最大努力交付，不保证可靠性，没有拥塞控制，首部仅8字节。这

使得它具有极高的传输效率和低时延。

2.适用场景：

TCP适用于对数据完整性要求极高的场景，如文件传输（FTP）、邮件（SMTP）、网页

浏览（HTTP/HTTPS）。因为这些场景下，丢一个包可能导致文件损坏或网页乱码，必

须保证100%正确。

UDP适用于对实时性要求高、但对丢包有一定容忍度的场景，如视频会议、实时语音

（VoIP）、在线游戏。在这些场景中，偶尔丢几帧画面是可以接受的，但如果为了重传

导致画面卡顿（高延迟），体验会更差。

进阶补充：值得注意的是，现在的趋势是在应用层基于UDP实现可靠传输（如

QUIC协议），旨在结合UDP的速度和TCP的可靠性，这也是HTTP/3的核心思想。

Q9：WhydidyouchooseInformationandCommunicationEngineering

asyourmajor?

❌低分/踩雷回答示例：

Ichosethismajorbecauseitiseasytofindajob.Myparentstoldme

thatcommunicationisveryimportantandIcanearnalotofmoney.Also,I

aminterestedinphysicsandmath.SoIthinkthismajorfitsmewell.I

wanttolearnmoreknowledgehere.

导师为什么给低分：

1.动机过于功利：直接说“easytofindajob”、“earnmoney”，虽然真实，但在学术面试中

显得格局太小，缺乏对学科本身的热爱。

2.缺乏独立思考：“Parentstoldme”——导师要招的是有独立研究能力的成年人，不是听爸

妈话的巨婴。

3.泛泛而谈：对学科的理解仅停留在“MathandPhysics”，没有具体到通信的具体领域（如

无线、光通、信号处理）。

导师青睐的高分回答：

TherearetwomainreasonswhyIchoseInformationandCommunication

Engineering.

First,itstemsfrommycuriosityabouthowtheworldconnects.

Sincehighschool,Ihavebeenfascinatedbyhowinvisiblewavescan

carrymassiveamountsofinformationacrosstheglobe.Ivividlyremember

beingamazedwhenIfirstlearnedhowasimpleantennaconverts

electromagneticwavesintoelectricalsignals.Thiscuriositydrivesmeto

divedeeperintotheunderlyingtheories,suchasSignalProcessingand

InformationTheory.

Second,Ibelievethisfieldisthecornerstoneofthefuture

intelligentsociety.

Wearewitnessingarevolutiondrivenby5G,IoT,andAI.Communication

engineeringisnolongerjustaboutphonecalls;itisthenervoussystem

ofautonomousdriving,smarthealthcare,andindustrialautomation.Iwant

tobepartofthisrevolution.

Specifically,Iamveryinterestedin[mentionaspecificfield,e.g.,

WirelessSensingorChannelCoding].Ihopetoequipmyselfwith

advancedresearchskillsduringmymaster'sstudiestosolvepractical

challengesinthisdomain.

(中文要点：1.源于对“连接”的好奇，看不见的波如何承载信息；2.相信这是未来

智能社会的基石，是自动驾驶、智慧医疗的神经系统；具体对[某方向]感兴趣，希

望解决实际问题。)

Q10：请比较IIR滤波器和FIR滤波器的区别，并在什么情况下你会选择使用

FIR？

❌低分/踩雷回答示例：

IIR是无限长脉冲响应，FIR是有限长脉冲响应。IIR有反馈，FIR没有反馈。IIR设计

起来比较容易，阶数低。FIR阶数高，计算量大。如果要求线性相位，就选FIR。如

果要求计算快，就选IIR。

导师为什么给低分：

1.碎片化知识点：虽然说对了大部分结论，但没有解释为什么（例如为什么FIR能实现线性

相位，而IIR很难）。

2.表述不严谨：“计算快选IIR”是不准确的，因为在现代DSP/FPGA中，FIR可以通过并行流

水线优化，且没有稳定性问题。

3.缺乏物理层面的考量：没有提到稳定性问题（极点位置）。

导师青睐的高分回答：

IIR（无限脉冲响应）和FIR（有限脉冲响应）是数字滤波器的两种基本形态，它们

的区别主要体现在结构、相位特性和稳定性上。

1.结构与稳定性：

IIR存在反馈回路（递归结构），其传递函数有极点。虽然它可以用较低的阶数实现较好

的幅频特性（效率高），但必须保证极点在单位圆内，否则系统不稳定。

FIR没有反馈（非递归结构），只有零点，因此它永远是稳定的。

2.相位特性（最关键的区别）：

IIR通常是非线性相位的，这会导致不同频率成分的群延时不同，造成信号波形失真。

FIR可以极其容易地实现严格线性相位（只需系数对称），保证信号通过后仅有延迟而无

波形畸变。

我会选择使用FIR的场景：

当应用场景对波形保真度要求极高，或者需要恒定群延时时，我坚决选择FIR。

例如在数据通信（如OFDM系统）**或**图像处理中，相位失真会导致码间串扰

（ISI）或图像模糊，这是无法接受的。尽管FIR达到同样的阻带衰减需要比IIR高得

多的阶数（计算量大），但随着现在的DSP和FPGA硬件性能提升（内置大量MAC

核），FIR的运算成本已不再是瓶颈，因此在现代通信系统中FIR的应用更为广泛。

Q11：给我讲讲你简历上这个项目的整体系统架构，最好能在纸上画出框图。

❌低分/踩雷回答示例：

（手足无措，或者画得乱七八糟）

这个项目主要就是用了一个FPGA，连了AD和DA。信号进来以后，先做AD转换，

然后进FPGA处理，处理完再DA输出。还有个电源模块供电。代码里写了FFT和滤

波。大概就是这样，主要功能都实现了。

导师为什么给低分：

1.毫无架构思维：只堆砌了器件（FPGA,AD,DA），没有描述数据流（DataFlow）**和

**控制流（ControlFlow）。

2.表述混乱：“处理”二字太笼统，核心算法模块（如下变频、抽取、匹配滤波）完全没展

开，导师看不出你懂不懂内部逻辑。

3.缺乏工程细节：接口协议（SPI?LVDS?）、时钟域设计等关键工程细节缺失。

导师青睐的高分回答：

（自信地接过纸笔，边画边讲，遵循“自顶向下”的原则）

老师，我的这个“宽带软件无线电接收机”项目，从架构上可以分为射频前端、数据

采集、数字信号处理和上位机交互四个部分。这是我的系统框图：

1.信号输入与采集：

首先，模拟信号经过射频前端的低噪声放大器（LNA）和抗混叠滤波器后，进入

ADC芯片。这里我选用的是AD9361，采样率设为61.44Msps，通过LVDS差分

接口将数据传输给FPGA。

2.FPGA数字处理核心（重点）：

在Zynq-7000FPGA内部，数据流首先进入DDC（数字下变频）模块。我利用

NCO产生本振信号，与输入信号混频，将中频信号搬移至基带。

接着，通过CIC和FIR滤波器组进行抽取和滤波，将采样率降低以匹配后端处理

速度，同时实现信道选择。

最后，数据进入FFT模块进行频谱分析，或者存入FIFO进行缓存。

3.数据交互与控制：

我利用Zynq内部的AXI总线，通过DMA（直接存储器访问）方式，将处理后的IQ

数据搬运到DDR内存中。ARM处理器通过千兆以太网（TCP/IP）将数据实时上

传至PC上位机进行瀑布图显示。

这个架构的难点在于跨时钟域处理（CDC）**和**AXI总线的带宽分配，我通过使

用异步FIFO和加权仲裁机制解决了这些问题。

Q12：你如何看待人工智能（AI）在通信领域的应用？例如深度学习在物理层中

的应用。

❌低分/踩雷回答示例：

AI现在很火，通信里也都在用。我觉得AI可以用来做信道估计，比传统方法准。还

可以用来做调制识别。以后可能通信协议都不要人设计了，让AI自己学。虽然现在

还在研究阶段，但我觉得前景很大。

导师为什么给低分：

1.泛泛而谈，缺乏干货：全是新闻报道式的语言，没有提到具体的网络模型（CNN?RNN?

Autoencoder?）或具体的痛点。

2.忽视了AI的缺陷：盲目吹捧AI，没有意识到AI在通信中面临的“黑盒不可解释性”、“泛化能

力差”以及“高算力功耗”等现实挑战。导师希望看到辩证的思考。

导师青睐的高分回答：

这是一个非常前沿且充满争议的话题。我认为AI在通信物理层的应用主要侧重于“解

决传统数学建模难以处理的非线性问题”。

传统通信系统设计基于严格的数学模型（如高斯白噪声、瑞利衰落），但在复杂场

景（如水声通信、强非线性功放）下，建模很难精准。AI的引入带来了新思路：

1.信道状态信息（CSI）反馈：

在MassiveMIMO中，反馈巨大的CSI矩阵占据大量带宽。利用深度学习（如自

编码器Autoencoder），可以将CSI矩阵在UE端压缩成极小的特征向量，在基

站端恢复。这比传统的压缩感知算法效率更高。

2.信号检测与解调：

在信号经历严重的非线性畸变时，传统的最大似然检测复杂度过高。利用DNN

（深度神经网络）拟合逆信道特性，可以在复杂干扰下实现较好的误码率性能。

但也必须保持理性：

目前AI在通信中落地的最大阻碍是“泛化性”和“算力成本”。通信信道是时变的，训

练好的模型换个环境可能就失效了（ModelDrift）。而且，通信终端对功耗极其敏

感，跑一个大模型并不现实。因此，我认为未来的趋势是“模型驱动与数据驱动的

结合”（Model-DrivenDL），即保留通信系统的经典模块（如FFT），仅在参数

优化或特定非线性模块用AI替代，而不是完全的端到端黑盒。

Q13：奈奎斯特采样定理（NyquistSamplingTheorem）的内容是什么？如

果不满足会有什么后果？

❌低分/踩雷回答示例：

采样定理就是采样频率必须大于等于信号最高频率的2倍，也就是。如果

不满足的话，就无法还原信号。后果就是信号会失真，波形变样了。这是数字信号

处理的基础。

导师为什么给低分：

1.不够严谨：是“大于”还是“大于等于”？严格来说是大于（工程上），或者解释清楚

带宽受限条件。

2.术语缺失：没有提到最核心的后果术语——“频谱混叠（Aliasing）”。这是导师最想听到

的词。

3.缺乏频域视角的解释：没有解释为什么会混叠（频谱周期延拓后发生重叠）。

导师青睐的高分回答：

奈奎斯特采样定理指出：为了能从采样信号中无失真地恢复出原始模拟信号，采样

频率必须大于信号最高频率的两倍，即。这个临界频率

也被称为奈奎斯特速率。

如果不满足该定理（欠采样），会产生“频谱混叠（Aliasing）”现象。

从频域上看，采样操作等效于将原始信号的频谱在频率轴上以为周期进行搬移

和延拓。

如果足够大，延拓后的各个频谱分量是分离的，我们可以通过一个理想低通滤波器将

原始频谱提取出来。

但如果，延拓后的频谱分量就会发生重叠。高频分量会“伪装”成低频分量折

叠回来（比如车轮转太快看起来像倒转），导致无法区分原始信号和混叠成分。

工程启示：

在实际AD采集电路设计中，我们不仅要保证采样率达标，更重要的是在ADC前端

必须加一个“抗混叠滤波器（Anti-aliasingFilter）”，强制滤除高于的噪声

和干扰，从物理上防止混叠的发生。

Q14：Whatareyourhobbiesandinterests?

❌低分/踩雷回答示例：

Ilikereadingbooks,listeningtomusic,andplayingcomputergames.

SometimesIrunintheplayground.Ithinkrunningmakesmehealthy.And

readingmakesmeclever.That'sall.

导师为什么给低分：

1.千篇一律：这几乎是所有中国学生的标准答案，没有任何记忆点。

2.PlayingGames是个坑：虽然可以说，但如果没有很好的解释（如策略分析），导师会

担心你沉迷游戏、不务正业。

3.缺乏性格映射：导师问兴趣是为了看你的性格特质（是否坚持、是否有团队精神、是否耐

得住寂寞）。

导师青睐的高分回答：

Asidefrommyacademicstudies,IamreallyintoLong-distancerunning

andCoding.

First,regardingrunning:Iusuallyrun5kilometerseveryotherday.

Runningisnotjustaboutkeepingfit;itisamentalpracticeforme.In

research,justlikeinamarathon,thereisoftena"hittingthewall"phase

whereyoufeelexhaustedandwanttogiveup.Runninghastaughtmethat

ifIpersistalittlelonger,Icanbreakthroughthelimit.

Second,IenjoyCodingasahobby.IfrequentlybrowseGitHubtolook

forinterestingopen-sourceprojects,suchasbuildingasmallweather

stationusingRaspberryPi.Ienjoytheprocessofturninganabstractidea

intoatangibledevice.Itgivesmeagreatsenseofachievement.

So,IthinkIamapersonwhohasboththeperseverancetodoresearch

andthepassiontopracticeengineering.

(中文要点：1.长跑：不仅是为了健康，更是一种精神训练，教会我在科研遇到瓶

颈时坚持下去；2.编程/GitHub：喜欢浏览开源项目，用树莓派做小制作，享受从

想法到实物的过程；总结：我是个既有毅力又有动手热情的人。)

Q15：请解释QPSK和16QAM的区别，为什么高阶调制对信噪比要求更高？

❌低分/踩雷回答示例：

QPSK是4个点，16QAM是16个点。16QAM传的数据更多，速度更快。但是

16QAM容易出错，所以对信噪比要求高。QPSK抗干扰能力强一些。5G里好像最

高能用到256QAM。

导师为什么给低分：

1.大白话：“4个点”、“容易出错”表述太不专业。应使用“星座点”、“符号容量”、“欧氏距离”等

术语。

2.因果解释不清：没有解释为什么16QAM容易出错。这是考察的核心——星座点密集度与

噪声容限的关系。

导师青睐的高分回答：

QPSK（正交相移键控）和16QAM（正交幅度调制）是两种不同的数字调制方式，

主要区别在于频谱效率和抗噪性能的权衡。

1.星座图结构与携带信息量：

QPSK的星座图上有4个点，相位不同但幅度相同，每个符号携带bit信

息。

16QAM的星座图上有16个点，幅度和相位同时变化，每个符号携带bit信

息。

因此，在相同带宽下，16QAM的传输速率是QPSK的2倍，频谱效率更高。

2.为什么高阶调制（16QAM）对信噪比（SNR）要求更高？

这可以用星座点之间的欧氏距离来解释。

假设发射功率恒定（即星座图的整体面积固定），星座点越多，点与点之间就越

拥挤，最小欧氏距离就越小。

噪声可以看作是在星座点上叠加的一个随机扰动圆。对于16QAM，只要噪声稍

微大一点，接收端就很容易把信号误判为相邻的星座点，导致误码。

因此，为了保证相同的误码率（BER），16QAM需要更高的信噪比来拉开点距

或压制噪声。这也就是为什么在信号差的边缘区域，基站会自动回落到QPSK来

保证连接可靠性（自适应调制编码AMC）。

Q16：在团队项目中，你具体负责哪一部分工作？如果队友进度拖延，你当时是

怎么处理的？

❌低分/踩雷回答示例：

我主要是做核心算法的。队友拖延的话，我会催他，让他快点做。如果他实在做不

完，我就帮他做了。因为我不希望项目挂掉。虽然很累，但最后我们还是拿了奖。

导师为什么给低分：

1.大包大揽：“我就帮他做了”虽然体现了责任心，但也暴露了你缺乏领导力和沟通技巧。研

究生阶段更看重团队协作，而不是个人英雄主义。

2.缺乏解决流程：只说了“催他”，没有分析拖延的原因（是能力不足？还是态度问题？），

也没有体现分工调整的策略。

导师青睐的高分回答（STAR原则变体）：

在我的大创项目中，我担任组长，主要负责系统方案设计和MATLAB仿真链路搭

建。

关于队友拖延的问题，我曾遇到过负责硬件PCB绘制的同学进度滞后。我是分三步

处理的：

1.沟通诊断（Action）：我没有直接催促，而是先约他出来聊。发现滞后的原因不是他偷

懒，而是他对高频布线的规则不熟悉，卡在了阻抗匹配的设计上，产生畏难情绪。

2.调整支持（Action）：针对这个问题，我没有直接帮他画（那样他学不到东西），而是

找来了几篇相关的参考设计文档发给他，并邀请了一位直系学长给我们做了一次半小时的

指导。同时，我重新调整了甘特图，将他的任务拆解成更细的每日节点（DailyGoal）。

3.结果（Result）：在消除技术障碍后，他的效率明显提升。最终我们按时完成了打板，

且他负责的射频部分性能很好。

反思（Reflection）：这件事让我明白，作为TeamLeader，不能只盯着进度

条，更要识别团队成员的瓶颈并提供资源支持，这比单纯的替干或指责更有效。

Q17：你最近读过的一篇学术文献或关注的通信技术博主是谁？讲讲核心内容。

❌低分/踩雷回答示例：

我最近读了一篇关于5G的论文，是IEEE上面的。讲的是MIMO技术。作者好像是个

外国人。文章里说MIMO可以提高容量。主要就是推导了很多公式，然后做了一些

仿真。我觉得写得挺好的，但我记得不太清具体细节了。

导师为什么给低分：

1.致命的模糊：记不清作者、记不清题目、记不清细节。这说明你根本没读，或者读了没过

脑子。

2.敷衍了事：“IEEE上面的”、“外国人”这种描述毫无信息量。

3.缺乏思考：没有讲出文献的创新点（Contribution），这直接暴露了学术素养的缺失。

导师青睐的高分回答：

我最近重点阅读了清华大学戴凌龙老师团队发表在《IEEEJSAC》上关于“超大规

模MIMO（XL-MIMO）近场通信”的综述文章。

核心内容及启发：

传统的MIMO理论大多基于“远场假设”，认为电磁波是平面波。然而，随着5G/6G向

高频段（毫米波/太赫兹）和超大孔径天线发展，瑞利距离（Rayleigh

Distance）急剧增加（可能达到几百米）。这意味着大部分用户实际上处于基站

的“辐射近场”范围内。

这篇文章的核心观点是：在近场区域，电磁波必须建模为球面波。基于此，不仅可

以利用角度域信息，还可以利用距离域（Rangedomain）信息进行波束聚焦

（BeamFocusing）。

这给我最大的冲击是：传统的“波束导向”在近场变成了“波束聚焦”，能量可以像聚光

灯一样汇聚在某个具体的点，而不是一个方向。这为未来的多用户接入和物理层安

全提供了全新的自由度。这篇文献也引发了我对6G信道建模方向的浓厚兴趣。

Q18：什么是多径效应（MultipathEffect）？它对信号传输有什么影响，如何

抗多径衰落？

❌低分/踩雷回答示例：

多径效应就是信号通过不同的路径到达接收端。因为路径长度不一样，到达的时间

也不一样。这会导致信号不好，产生衰落。抗多径的方法就是用均衡器，或者用扩

频通信，还有OFDM也可以。

导师为什么给低分：

1.不够深入：没有提到“频率选择性衰落”和“码间串扰（ISI）”这两个核心后果。

2.逻辑松散：虽然列举了抗衰落技术，但没有解释为什么这些技术能抗衰落（例如OFDM

是如何把宽带变成窄带的）。

导师青睐的高分回答：

多径效应是指无线信号在传输过程中，经由反射、折射和散射，产生多条路径，使

得接收端收到的信号是无数个幅度和相位各异的信号叠加的现象。

它对信号传输主要造成两大负面影响：

1.瑞利衰落（幅度上）：相位相反的信号叠加会导致信号强度急剧下降，造成深衰落。

2.频率选择性衰落与ISI（时域上）：由于多径带来的时延扩展（DelaySpread），如果时

延超过了符号周期，前一个符号的拖尾会干扰下一个符号，产生码间串扰（ISI），严重

恶化误码率。

对抗多径衰落的核心技术有：

1.OFDM技术（最主流）：将高速串行数据变为低速并行数据，使得符号周期远大于最大时

延扩展，从而抵抗ISI。同时在频域上，将频率选择性信道划分为多个平坦衰落的子信

道，便于均衡。

2.分集技术（Diversity）：利用空间分集（多天线）或频率分集，接收多个不相关的信号

副本进行合并（如最大比合并MRC），“东边不亮西边亮”，平滑衰落深坑。

3.均衡技术（Equalization）：在接收端设计反向滤波器，抵消信道的畸变。

Q19：Whatisyourplanforyourpostgraduatestudy?

❌低分/踩雷回答示例：

Iwanttolearnmoreknowledgeandgetamasterdegree.Inthefirstyear,

Iwillstudyhardandpassallexams.Inthesecondyear,Iwilldosome

researchandwriteapaper.Inthethirdyear,Iwilllookforagoodjob,

maybeinHuaweiorTencent.Thatismyplan.

导师为什么给低分：

1.流水账：上课-写论文-找工作，这是所有研究生的标准流程，不是你的Plan。

2.目标不明确：没有提到具体的研究方向，导师会觉得你对科研没有规划，只是来混个文

凭。

3.过于强调找工作：虽然大家都想去大厂，但在面试中过早暴露“就业导向”，会让导师觉得

你无法沉下心做科研。

导师青睐的高分回答：

Ihaveaclearroadmapformypostgraduatestudies,whichcanbedivided

intothreestages.

Stage1:SolidifyingFoundation(Year1)

IwillfocusonadvancedcourseslikeStochasticProcessesand

InformationTheorytobuildasolidtheoreticalframework.Meanwhile,I

plantojoinyourresearchgroupearlytolearntheexperimentalprotocols

andfamiliarizemyselfwiththesimulationtoolslikeUSRPandVivado.

Stage2:DeepDiveintoResearch(Year1.5-2.5)

Iamparticularlyinterestedin[SpecificTopic,e.g.,Intelligent

ReflectingSurface(IRS)].Iplantoconductin-depthresearchonits

channelmodelingchallenges.Mygoalistopublishatleastonehigh-

qualitypaperinIEEEconferencesorjournals,suchasICCorGlobecom,

tovalidatemyresearchfindings.

Stage3:ThesisandFutureCareer(Year3)

Iwillfocusoncompletingmygraduationthesiswithhighstandards.

Dependingonmyresearchprogress,Iwilldecidewhethertopursuea

Ph.D.tocontinuemyacademicjourneyortoapplymyskillsinthe

industryasanR&Dengineer.

Inshort,Iwanttobeastudentwhoisnotonlygoodatpassingexamsbut

alsocapableofcreatingnewknowledge.

(中文要点：1.研一夯实基础，通过随机过程等课程，并尽早进组熟悉工具；2.研

二深耕科研，专注于[某具体方向如IRS]，目标是发表IEEE高水平论文；3.研三完

成高质量论文，视情况决定读博或工作。)

Q20：如果让你设计一个简单的无线通信收发系统，你会如何规划各个模块？请

描述思路。

❌低分/踩雷回答示例：

我就弄个发射机，再弄个接收机。发射机这边要有编码、调制，然后发出去。接收

机那边就是解调、解码。中间要加个天线。可能还需要加放大器。主要是用

MATLAB仿真一下，或者用FPGA写个代码。思路就是这样。

导师为什么给低分：

1.极度简陋：缺失了太多关键模块（如AD/DA、变频、同步、滤波）。

2.逻辑混乱：没有按照信号处理的“流水线”顺序来描述。

3.无视现实困难：在实际系统中，同步（Synchronization）是最难的一环，回答中完全没

提，说明只有课本概念，没有动手经验。

导师青睐的高分回答：

设计一个无线收发系统，我会按照信源->数字基带->模拟前端->信道的闭环链

路进行规划。

1.发射链路（Tx）：

信源编码：首先对数据进行压缩（如Huffman）。

信道编码：加入冗余校验位（如LDPC或卷积码）以抗干扰。

调制映射：将比特流映射为星座点（如QPSK），形成基带IQ信号。

成型滤波：使用根升余弦滤波器（RRC）限制带宽，消除码间串扰。

上变频与放大：通过DAC转换为模拟信号，混频到射频载波（如2.4GHz），经功率放大

器（PA）由天线发射。

2.接收链路（Rx）：

射频前端：LNA低噪放放大微弱信号，经下变频和ADC采样回数字域。

核心难点——同步模块（关键）：这是系统能否工作的核心。必须先进行载波同步（频偏

校正）和位同步（找到最佳采样时刻），以及帧同步（找到数据头）。

均衡与解调：消除多径影响，判决恢复出比特流。

信道解码与信源解码：纠错并恢复原始信息。

设计思路总结：

我会遵循“先仿真，后硬件”的原则。先在MATLAB中跑通浮点算法，验证误码率性

能；再定点化移植到FPGA，最后联调射频前端。其中，同步算法的鲁棒性将是我

设计的重中之重。

Q21：卷积（Convolution）在信号处理中的物理含义是什么？

❌低分/踩雷回答示例：

卷积就是一个数学公式，两个函数和，把其中一个翻转，平移，然后乘起来

积分。公式是。在信号与系统这门课里经常算卷积。它能把

输入信号变成输出信号。时域的卷积等于频域的乘积。

导师为什么给低分：

1.纯粹的公式复读机：导师问的是“物理含义”，不是让你背公式。这种回答显示你只会被动

做题，不懂背后的工程逻辑。

2.缺乏系统观：没有提到“系统响应”这个核心概念，也没解释为什么要“翻转”和“平移”。

3.表述干瘪：虽然提到了时域频域转换，但没有进一步阐述这给工程实现带来了什么便利

（如FFT加速）。

导师青睐的高分回答：

卷积在信号处理中不仅仅是一个数学积分，它本质上描述了“线性时不变系统

（LTI）对输入信号的记忆与加权叠加”。

我是从以下三个层面来理解其物理含义的：

1.微观视角的“记忆与叠加”：

我们将输入信号看作一连串不同时刻的脉冲。系统的输出，实际上是所有过去时

刻输入脉冲产生的响应（ImpulseResponse,）的叠加。

卷积公式中的“翻转”代表了时间的流逝（现在的输出取决于过去），“平移”代表

了不同时刻的触发，“积分”则是将这些残留的响应累加起来。所以，卷积物理上

描述了系统如何将现在的输入与过去的“记忆”混合在一起。

2.宏观视角的“系统滤波”：

如果我们将系统响应看作一个滤波器（比如低通滤波器），那么卷积的过程

就是将输入信号中不同频率成分进行筛选的过程。输入信号“卷”过系统，就像水

流过滤网，保留了我们要的特征。

3.频域视角的“运算简化”：

这是卷积在工程中最强大的意义。时域的卷积对应频域的乘积。

在实际通信系统中（如OFDM），如果直接在时域做复杂的卷积运算，计算量是

。但如果我们利用FFT将信号变换到频域，直接相乘再变换回来，复杂度

降为。这也是为什么现代通信系统倾向于在频域处理信号的物理根

源。

Q22：你熟练掌握MATLAB吗？请举例说明你用它做过最复杂的仿真是什么。

❌低分/踩雷回答示例：

我很熟练，本科课程作业都用MATLAB做。比如画正弦波、做矩阵运算。最复杂的

可能是做过一个数字滤波器的设计，用fdatool工具箱生成了系数，然后画出了幅

频响应图。我还用Simulink连过线，仿真了一个简单的调幅AM系统。

导师为什么给低分：

1.定义“熟练”的标准太低：画正弦波、用工具箱点点鼠标，这是本科生入门水平，离研究生

的“熟练”相去甚远。

2.缺乏代码力：过分依赖GUI工具（如Simulink或fdatool），导师会怀疑你是否具备手写核

心算法代码的能力。

3.仿真深度不足：没有涉及通信链路级的仿真（如误码率曲线分析、信道建模），体现不出

专业深度。

导师青睐的高分回答：

我对MATLAB比较熟练，它是我进行算法验证的首选工具。本科期间，我做过最复

杂的仿真是一个“基于MIMO-OFDM的完整通信链路级仿真平台”。

这个仿真不仅仅是调用函数，而是我从底层手写构建了整个收发闭环，代码量约

1500行。

具体难点与实现包括：

1.信道建模：我没有使用简单的AWGN信道，而是构建了瑞利衰落信道

（RayleighFading）模型，并引入了多径时延扩展，模拟真实的频率选择性

衰落环境。

2.物理层核心模块：

发射端：实现了QAM映射、导频插入、IFFT变换及循环前缀（CP）的添加。

接收端：这是最复杂的部分。我编写了LS（最小二乘）信道估计算法，通过导频恢复

信道频率响应（CFR），并实现了Zero-Forcing（迫零）均衡器来消除信道畸变。

3.性能评估（蒙特卡洛仿真）：

为了得到平滑的误码率（BER）曲线，我编写了蒙特卡洛循环，在不同SNR下发

送了个比特进行统计。

结果分析：

最终我对比了有无CP、以及不同天线配置（2x2vs4x4）下的误码率性能，验证

了MIMO的分集增益。这个过程极大地锻炼了我的矩阵论思维和Debug能力。

Q23：PleasebrieflyintroduceyourgraduationprojectinEnglish.

❌低分/踩雷回答示例：

Mygraduationprojectisaboutimageprocessing.IusePythontofindthe

edgeofthepicture.Itisveryhard.Ireadmanypapers.Finally,Igeta

goodresult.Myteacherthinksitisgoo