电子信息工程专业考研方向排名

电子信息工程考研方向解读

电子信息工程考研的方向其实很多的，不过大家所知道甚少，笔者就搜集整理一些有关该专业的考研方向，希望对大家有所帮助。考研方向中不同的学科是不同的，分为一级学科是学科大类, 二级学科是其下的学科小类；对于学校而言，二级学科无法申请成为一级学科，但是可以申请成为硕士和博士

学位授予点，而一级学科一旦申请成功，其下的所有二级学科都可申请成为博士学位授予点。

例如：

0809 一级学科：电子科学与技术

080901 物理电子学080902 电路与系统

080903 微电子学与固体电子学080904 电磁场与微波技术

0810 一级学科：信息与通信工程

081001 通信与信息系统081002 信号与信息处理

0811 一级学科：控制科学与工程

081103 系统工程081104 模式识别与智能系统

I

我找了以下专业方向以供大家参考，共十二大类。其中有些是与物理、机械、光电、电气、自动化、计算机等交叉的学科，但电信专业的学生可以报考

电路与系统

二、模式识别与智能系统

三、通信与信息系统

四、信号与信息处理

五、电子与通信工程

六、电力电子与电力传动

七、光电信息工程

八、物理电子学

九、自动控制工程

十、集成电路工程

十^一、精密仪器及机械简介

十二、测试计量技术及仪器

一、电路与系统

电路与系统学科研究电路与系统的理论、分析、测试、设计和物理实现。它是信息与通信工程和电子科学与技术这两个学科之间的桥梁，又是信号与信息处理、通信、控制、计算机乃至电力、电子等诸方面研究和幵发的理论与技术基础。因为电路与系统学科的有力支持，才使得利用现代电子科学技术和最新元器件实现复杂、高性能的各种信息和通信网络与系统成为现实。

学科概况

信息与通讯产业的高速发展以及微电子器件集成规模的迅速增大，使得电子电路与系统走向数字化、集成化、多维化。电路与系统学科理论逐步由经典向现代过渡，同时和信息与通讯工程、计算机科学与技术、生物电子学等学科交叠，相互渗透，形成一系列的边缘、交叉学科，如新的微处理器设计、各种软、硬件数字信号

处理系统设计、人工神经网络及其硬件实现等。

电路与系统专业排名是

西安电子科技大学 A+ 电子科技大学 A+ 东南大学 A+ 北京邮电大学 A+ 复旦大学 A+ 清华大学 A 华中科技大学 A 北京大学 A 西北工业大学 A

南京大学 A 中国科学技术大学 A 重庆大学 A 天津大学 A 浙江大学 A 上海交通大学 A 西安交通大学 A 安徽大学 A 华南理工大学 A

B+等（28个）：厦门大学、吉林大学、大连理工大学、北京航空航天大学、湖南 、北京理工大学、太原理工大学、北京工业大学、武汉大

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18 大学、南京理工大学

学、燕山大学、宁波大学、东北大学、杭州电子科技大学、武汉理工大学、大连海事大学、北京交通大学、南京航空航天大学、东北师范大学、南京邮电大学、同济大学、上海大学、合肥工业大学、华南师范大学、郑州大学、安徽理工大学、桂林电子科技大学、华中师范大学

学科研究范围

根据国内需要及本学科在国际发展趋势，具体研究方向可归纳为：电路与系统理论，语、声和图像处理技术，数字信号处理专用电路设计，网络与滤波器理论及技术，VLSI电路与系统设计，信息与通讯系统和网络的设计，电路与系统CAD及设

计自动化，功率电子学，非线性电路与系统，自动测试系统与故障论断，优化理论及人工神经网络应用，智能信息处理与识别。

培养目标

研究生应掌握数字、模拟、线性和非线性电路与系统的理论与技术，信号处理

理论及技术，电路与系统的计算机辅助设计，现代信息与通信网络的理论与技术；

在本研究方向有系统和深入的专门知识和实验技术；较熟练掌握一门外国语，具备独立从事科学研究工作能力，具备成为学术带头人或课题负责人的素质；能胜任在科研单位、生产部门或高等院校从事有关方面的研究、科技开发、教学和管理工作。主要研究方向

1.现代电路理论及其应用

2.DSP 与信号实时编码技术

3.嵌入式系统

4.非线性电路与系统

5.生物医学图像处理

6.智能数字信号处理技术

7.信息网络与编码技术

二、模式识别与智能系统

1、学科概况

模式识别与智能系统是20世纪60 年代以来在信号处理、人工智能、控制论、计算机技术等学科基础上发展起来的新型学科。该学科以各种传感器为信息源，以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，探索对各种媒体信息进行处理、分类、理解并在此基础上构造具有某些智能特性的系统或装置的方法、途径与实现，以提高系统性能。模式识别与智能系统是一门理论与实际紧密结合，具有广泛应用价值的控制科学与工程的重要学科分支。

2、培养目标本学科培养从事模式识别与智能系统的研究、开发、设计等方面工作的高级专门人才。

（1）. 博士学位应具有模式识别、信息处理、人工智能与认知科学及有关数学领域坚实宽广的基础理论和系统深入的专门知识；对于模式识别与智能系统主要前沿领域有深入了解；能独立开展模式识别与智能系统中有关研究方向的专题研究工作，并取得具有创造性的研究成果；学风严谨；至少掌握一门外国语，能熟练地阅读本专业的外文资料，具有一定的写作能力和进行国际学术交流的能力。

（2）. 硕士学位应具有坚实的模式识别与智能系统学科的基础理论和系统的专门知识；对于模式识别与智能系统某一研究领域的进展和学术动态有较深的了解；能够熟练利用计算机解决本学科的有关问题；具有从事模式识别与智能系统中的某一研究方向的科学研究或独立担负专门技术工作的能力，并取得有意义的成果；较为熟练地掌握一门外国语。

3、业务范围

（1）. 学科研究范围模式识别，图象处理与分析，计算机视觉，智能机器人，人工智能，计算智能，信号处理。