信号与系统保研面试题

信号与系统保研面试题主要涵盖以下几个方面：
1. 信号与系统的基本概念：包括信号的分类（确定性信号/随机信号、周期信号/非周期信号、连续时间信号/离散时间信号/抽样信号）、系统的基本概念和性质等。
2. 时域分析：包括连续系统的时域分析和离散系统的时域分析。具体内容包括系统的冲激响应、单位阶跃响应、零状态响应、零输入响应等。
3. 频域分析：包括傅里叶变换、傅里叶级数、拉普拉斯变换等。需要掌握信号与系统在频域的表示和分析方法。
4. 系统性能指标：包括系统的稳定性、可控性、可观性、因果性等性质的判断和分析。
5. 卷积与相关：包括卷积的定义和性质、卷积的计算方法、卷积的物理意义等。
6. 滤波器设计和实现：包括滤波器的概念和分类、滤波器的设计方法和实现方式等。

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概率论与数理统计保研面试题

你好！很高兴回答您的问题。以下是一些概率论与数理统计面试题的例子：

1. 什么是概率论和数理统计？它们的区别是什么？
2. 请解释概率论中的条件概率和边际概率。

3. 什么是随机变量？请解释离散随机变量和连续随机变量的区别。

4. 请解释概率密度函数（PDF）和累积分布函数（CDF）的概念。

5. 请解释均值、方差和标准差在统计学中的意义。

6. 什么是正态分布？它的特点是什么？如何进行正态分布的标准化？

7. 请解释中心极限定理的概念和应用。

8. 请解释假设检验的基本原理，并描述假设检验中的类型I错误和类型II错误。

9. 请介绍一下线性回归模型和最小二乘法。

10. 什么是统计推断？请解释点估计和区间估计的概念。

这些问题只是面试中可能涉及到的一部分内容，希望对您有所帮助！如果您有任何进一步的问题，请随时提问。

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计算机视觉保研面试题的范围非常广泛，以下是一些可能的问题：

1. 什么是计算机视觉？请简要介绍。
2. 图像分类和目标检测有什么区别？
3. 请简要介绍卷积神经网络（CNN）的原理和应用。
4. 什么是图像分割？常用的图像分割方法有哪些？
5. 请解释一下卷积操作是如何在计算机视觉中使用的。
6. 什么是特征提取？为什么在计算机视觉中特征提取很重要？
7. 请简要介绍一下深度学习在计算机视觉中的应用。
8. 在目标检测中，什么是锚框（anchor box）？
9. 请解释一下非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）在目标检测中的作用。
10. 请简要介绍一下人脸识别技术，并说明其应用领域。

这只是一小部分可能的面试题，实际面试中可能会根据具体的课程设置和导师的研究方向有所不同。建议你在准备面试之前对计算机视觉领域进行系统性的学习和复习，掌握基本概念、原理和常用方法，以便能够更好地回答面试问题。