b******2
发帖数: 654 | 1 通信与信息系统、信号与信息处理、电磁场与微波技术三个方向？哪个更有发展前途呢
？朋友的小孩在国内要选择专业了。谢谢！ |
Z**n
发帖数: 95 | 2 都是EE的核心领域。
1）“通信与信息系统”与 “信号与信息处理”是互通的，没有实质区别。仅仅有时“
信号与信息处理”稍微侧重一些信源处理（比如：语音，图像的分析，编码）。
2）“电磁场与微波技术”的侧重应当有所不同。将来工作在微波，光纤，半导体器件
的人选此专业应当较对口。 |
b******2
发帖数: 654 | 3 谢谢，我只知道现在硬件行业就业都不太好，大家都建议转CS。可是据我所知，这个电
子专业学起来很费劲，对数学要求很高，比编代码专业学的难。
【在 Z**n 的大作中提到】
: 都是EE的核心领域。
: 1）“通信与信息系统”与 “信号与信息处理”是互通的，没有实质区别。仅仅有时“
: 信号与信息处理”稍微侧重一些信源处理（比如：语音，图像的分析，编码）。
: 2）“电磁场与微波技术”的侧重应当有所不同。将来工作在微波，光纤，半导体器件
: 的人选此专业应当较对口。
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g*********e
发帖数: 14401 | 4
理论物理更难学呢，工作还不如EE。
【在 b******2 的大作中提到】
: 谢谢，我只知道现在硬件行业就业都不太好，大家都建议转CS。可是据我所知，这个电
: 子专业学起来很费劲，对数学要求很高，比编代码专业学的难。
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B*G
发帖数: 13438 | 5 国内没有FLG，跟美国不是一回事，我学EE的同学不必CS混的差。
【在 b******2 的大作中提到】
: 谢谢，我只知道现在硬件行业就业都不太好，大家都建议转CS。可是据我所知，这个电
: 子专业学起来很费劲，对数学要求很高，比编代码专业学的难。
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k**********g
发帖数: 989 | 6
「信号、信息」虽然当中有互通（重叠）的部份，但各领域有独特的部份。
举例说，重叠的理论部份占百分之五十，特定领域的应用部份占百分之五十。
如果在学期间要转到另一领域是可以的。但毕业後要转领域便很难了（难度大约就是要
自修硕士课程的一半内容。）
某些领域（如图像）又细分为「分析」（analysis）和「生成」（synthesis）。两者
用的算法截然不同。具体点说，图像的分析就是「计算机视觉」（computer vision）
，图像的生成就是「计算机图形学」（computer graphics）。网上有很多文章介绍两
学科的内容及区别。
【在 Z**n 的大作中提到】
: 都是EE的核心领域。
: 1）“通信与信息系统”与 “信号与信息处理”是互通的，没有实质区别。仅仅有时“
: 信号与信息处理”稍微侧重一些信源处理（比如：语音，图像的分析，编码）。
: 2）“电磁场与微波技术”的侧重应当有所不同。将来工作在微波，光纤，半导体器件
: 的人选此专业应当较对口。
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T**i
发帖数: 203 | 7 > 某些领域（如图像）又细分为「分析」（analysis）和「生成」（synthesis）。两者
> 用的算法截然不同。具体点说，图像的分析就是「计算机视觉」（computer vision）
> 图像的生成就是「计算机图形学」（computer graphics）。网上有很多文章介绍两
> 学科的内容及区别。
关于"计算机视觉"和"计算机图形学"的讲解很清楚啊。。。 |
T**i
发帖数: 203 | 8 这三个都应该是硕士专业，“通信与信息系统”与“信号与信息处理”两个专业的区别
不大，其是在国内，具体研究什么方向，是导师根据手头的项目来安排的，有可能选择
的是信息专业，但却不做硬件，而做标准研究，链路或系统仿真，或者计算机编程的东
西。
我就是“通信与信息系统专业”的，毕业时，同一专业的同学，做嵌入式硬件，FPGA，
标准研究，链路与系统仿真，银行IT，互联网，运营商，咨询公司，技术支持，元器件
采购，专利局的都有，没有什么特别的局限。
与其在这问哪个方向好，不如具体去咨询下要报考的教授做的是哪方面的项目。。。
【在 b******2 的大作中提到】
: 通信与信息系统、信号与信息处理、电磁场与微波技术三个方向？哪个更有发展前途呢
: ？朋友的小孩在国内要选择专业了。谢谢！
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H**r
发帖数: 10015 | 9 在国内确实EE还可以
【在 B*G 的大作中提到】
: 国内没有FLG，跟美国不是一回事，我学EE的同学不必CS混的差。
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Z**n
发帖数: 95 | 10 信号与信息是两个不同的概念.楼主的原问并不在此.楼主的原问是关于通信,信号处理
及微波的不同和前景.
我赞同 TOMI Shinjuku san 的解答.
如果非要强调这几个专业的不同点的话,应当是:
通信 侧重于 传输技术及信道编码.
信号处理 侧重于信源编码与处理(时域或频域).
微波的侧重 在高频及电磁场..
【在 k**********g 的大作中提到】
:
: 「信号、信息」虽然当中有互通（重叠）的部份，但各领域有独特的部份。
: 举例说，重叠的理论部份占百分之五十，特定领域的应用部份占百分之五十。
: 如果在学期间要转到另一领域是可以的。但毕业後要转领域便很难了（难度大约就是要
: 自修硕士课程的一半内容。）
: 某些领域（如图像）又细分为「分析」（analysis）和「生成」（synthesis）。两者
: 用的算法截然不同。具体点说，图像的分析就是「计算机视觉」（computer vision）
: ，图像的生成就是「计算机图形学」（computer graphics）。网上有很多文章介绍两
: 学科的内容及区别。
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m****t
发帖数: 570 | 11 信号处理现在很大一块都是在做Signal Processing for Communications
和通信没差别。。
【在 Z**n 的大作中提到】
: 信号与信息是两个不同的概念.楼主的原问并不在此.楼主的原问是关于通信,信号处理
: 及微波的不同和前景.
: 我赞同 TOMI Shinjuku san 的解答.
: 如果非要强调这几个专业的不同点的话,应当是:
: 通信 侧重于 传输技术及信道编码.
: 信号处理 侧重于信源编码与处理(时域或频域).
: 微波的侧重 在高频及电磁场..
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k**********g
发帖数: 989 | 12
ZeEn 说的正确。我受教了。
我修的是 image processing ，你让我做 communications 我实在做不来。
They are just too different.
Just search for "source coding vs channel coding", it is a top Google query
(among students).
Also, image processing and audio processing are also very different.
Video processing is also very different.
etc ...
【在 m****t 的大作中提到】
: 信号处理现在很大一块都是在做Signal Processing for Communications
: 和通信没差别。。
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Z**n
发帖数: 95 | 13 从语音, 图像 再到通信, 学科分的越来越细,处理方法越来越多样化。
但实际上彼此之间也有很多共同性, 终究都是要解决从噪音信号中有效地提取有用的信
息。
这所有的一切 似乎都被近似,简化,或 有意构建, 以至最终解决这么一个简单方程
Y = HX + N.
query
【在 k**********g 的大作中提到】
:
: ZeEn 说的正确。我受教了。
: 我修的是 image processing ，你让我做 communications 我实在做不来。
: They are just too different.
: Just search for "source coding vs channel coding", it is a top Google query
: (among students).
: Also, image processing and audio processing are also very different.
: Video processing is also very different.
: etc ...
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l*****0
发帖数: 118 | 14 Re..
国内通信，信号出路还可以的 如果要有以后出国的打算的话 得仔细考虑下
【在 Z**n 的大作中提到】
: 从语音, 图像 再到通信, 学科分的越来越细,处理方法越来越多样化。
: 但实际上彼此之间也有很多共同性, 终究都是要解决从噪音信号中有效地提取有用的信
: 息。
: 这所有的一切 似乎都被近似,简化,或 有意构建, 以至最终解决这么一个简单方程
: Y = HX + N.
:
: query
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k**********g
发帖数: 989 | 15
我认识影像处理的学姊，面试时被问第一条问题。
请列举你熟悉的非线性信号运算元，越多越好。
I heard that in my first MSc semester. From that point on I studied a lot on
ordinal processing. Not a bad decision after all.
【在 Z**n 的大作中提到】
: 从语音, 图像 再到通信, 学科分的越来越细,处理方法越来越多样化。
: 但实际上彼此之间也有很多共同性, 终究都是要解决从噪音信号中有效地提取有用的信
: 息。
: 这所有的一切 似乎都被近似,简化,或 有意构建, 以至最终解决这么一个简单方程
: Y = HX + N.
:
: query
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