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1、独立科研能力培养计划1. 数学：1）矩阵论 ：掌握特征值分解、奇异值分解、广义特征值分解、特征值分解与奇异值分解之间的关系、自相关矩阵、协方差矩阵、信号子空间，噪声子空间、平行因子分解、高阶奇异值分解、低秩等方法与特性；2）优化：掌握凸优化概念、 CVX 工具包使用、 SOCP、SDP、SDR、ADMM 、拉格朗日乘子法、 LPNN、MCC、最小二乘等方法与特性；3）概率论： MCMC 采样、MH 、Gibbs采样，先验概率，后验概率、Bayesian模型；2. 理论与方法 ：压缩感知、字典、稀疏表达、分布式计算、深度学习; 3. 核心课程数字图像处理、模式识别、计算机视觉、数字信号处理、现代
2、信号处理；1）模式识别： k-Means，PCA、LDA ；2）数字图像处理：直方图、边缘检测（Sobel 算子） ，图像分割，图像融合，图像滤波，图像增强，图像去模糊等基本概念的掌握和MATLAB 一些基础命令；3）信号处理：MIMO 雷达（声呐），成像，检测、定位，识别、跟踪、Kalman 滤波、MUSIC 方法、 FFT 算法、 LMS、RLS；4. 创新性思维训练1）连连看2）类比3）从别的领域借鉴等等5. 阅读1）精读超过 100 篇，彻底读懂，成为自己的知识，反复思考IDEA ，公式彻底推导清楚；2）略读超过 200 篇；3）不断梳理总结，为什么别人能想到，自己想不到，找差距、悟；
3、把自己的突发奇想记录下来；4）总结好的写作方式，背记好的英语句子；5）每个月翻读本月最新一期好的期刊的论文，国内期刊阅读仅限于：电子学报，自动化学报，计算机学报，软件学报，中国科学F 这些期刊；国外的包括 IEEE， ELSEVIER，SIAM 等；6. 如果你要步行如飞， 那么你就要绑着沙袋训练； 如果你要发高水平论文，甚至需要去阅读SIAM 等数学期刊；7. 如果你有梦想，那么不付出行动就是白日做梦；8. 如果你对自己有更多的期望，只有让自己变得异常强大；9. 没有什么是应该的，对你所获得的资源、给你帮助的人有感恩之心；10. 和更多比你强大的人交朋友，你会知道你的付出根本不算啥；11. 没有绝对的聪明，但有相对地更认真、刻苦、坚持；12. 如果没有清华的人勤奋，那么还需要和人家拼智商吗？
