前言

??本人是一名電子資訊工程專業剛上大三的本科生，經過了大一基礎課的學習和大二專業課的學習，覺得基礎課的學習和專業課的學習還是挺不一樣的，大一的課程都是基礎課，學了微積分，線性代數和大學物理之后似乎感覺自己除了做題還是不能開始干活，（當然我不是說這些不重要，事實上如果你想往學術界發展，這些基礎課的學習，尤其是數學的學習將非常重要）
??但專業課不一樣，個人覺得專業課的核心意義在于解決實際的問題，如果一個公式或者模型或者結論似乎除了應付考試，不能有助于你理解這門學科的邏輯和框架，也不能在別的應用場景發揮其價值，那我個人是覺得沒必要花太多時間去思考這個東西的，
??先列一下對我們這個專業大二大三幾門比較重要的專業課名單吧：首先就是信號與系統和數字信號處理，概率論和隨機信號分析，通信原理和資訊論，再有就是電磁場與波，模電，數電，資料結構，計算機網路……等等，
??當然，我本人是強烈支持在本科期間多廣泛接觸一下學科前沿的東西和自學一些學科交叉的東西的（畢竟萬物皆可CS，了解一下EE和CS交叉的領域我覺得挺好的，雖然本人是個菜B，大二完了知道的東西還屈指可數）

一、通信的基本程序

??PS：如果讓我選一門我專業課里面最想去學的課，我毫不猶豫的選擇通信原理，因為學這門課可以讓我明白之前學的東西確實是可以派上用場的，（不像某YC學院安排的一些課和一些事情，除了毀人不倦拉低我加權以外，我實在想不明白開這門課有什么意義）

??1.討論信號需要考慮模擬信號和數字信號兩個方向，簡單來且不完全準確的來說，數字信號是離散的，而模擬信號是連續變化的物理量，事實上，這兩個方向的分析方法完全不一樣，當然，對于通信的問題而言，現代通信技術都是數字通信系統了，因為模擬通信系統的抗干擾能力實在太差，當然，最終這些信號的系統實作都是要從電路角度去實作的，模擬信號對應模擬電路，數字信號對應數字電路，這就是模電和數電兩門課程需要解決的問題，如何從一個工程實作的角度去思考一個理論知識，
??2.并不是所有的信號都是確定信號，即每一個時刻都是固定值的信號，我們遇到的信號更多是隨機信號，例如信號在傳輸程序中遇到的噪聲，事實上，通信人一輩子也都是在和噪聲做斗爭，如果沒有噪聲了，那我們就失業了（笑），而面對非確定信號，我們往往從概率的角度去進行分析，這就是我們隨機信號分析需要去了解的內容，可見，概率論是隨機信號分析的絕對基礎，當然，隨機信號分析本質是屬于統計信號處理的大范疇，例如信號的估計理論中常見的估計方法也都是基于概率的角度進行分析，
??3.對信號的觀察角度可以有兩種，第一種是分析它每一個時刻對應的值和其值隨時間的變化，我們稱為時域分析；第二種則是分析其中蘊含的頻率成分（高頻變化快，低頻變化慢），我們稱為頻域分析，例如我們四六級聽力考試的FM調頻頻率，一般在76-88MHz的業余頻段，這就是一種最簡單的頻域表示，如何分析信號（包括模擬信號和數字信號）的時域和頻域的聯系，就是我們信號與系統和數字信號處理要干的事情，
??4.對于任何一個通信系統，最基本都是3個要素，發端，收端和中間的通道，而中間的通道就是我們常說的信道，所謂的噪聲和干擾可以認為是全部來源于信道環境，信道的建模越復雜，通信系統的設計也就越復雜：從最簡單的AWGN信道到多徑衰落信道，再到4G中物理層主流技術MIMO-OFDM系統中的信道建模……信道建模越準確，理論演算法和工程實作之間的差距也就越小，

二、從頂層到物理層

??在這個地方我們討論的通信系統，其實只是屬于OSI七層網路協議里面我們給了其一個響亮的名字——物理層，簡單來說，物理層關注的是最原始的bit的傳輸，最基本的指標，當然如何在保證傳輸可靠性的前提下將bit流傳輸的更快，同時在頻譜資源十分寶貴的當下，盡可能的提高頻譜利用率和降低能耗，
??但是，如果只觀察這一串bit流，我們會發現他只是一串單純沒有意義的0和1罷了，當我們在手機上輸入一串資訊，這一串資訊和物理層的0和1如何關聯，就是OSI協議中自頂向下的思想：
??由于我對非物理層的知識了解實在有限，沒有辦法作一個非常專業的闡述，但是，我們可以大致理解OSI分層協議的思想：
??對于一個確定的資訊，計算機只能用0和1的角度去表示，從頂層到底層，我們需要不斷的在原有的序列上加上各種具有特定意義的資訊，使得接收到的信號在準確恢復之后，能夠根據這一些0和1的bit序列判斷出相應的資訊，我們以一個網路為例，網路中有很多個設備和一個中轉設備，當設備A發送資料給中轉器，中轉器如何確定是轉發給B還是轉發給C呢，則需要通過這一串資訊中某一小段包含轉發目的資訊的bit串去決定，
??可見如果我們主要分析的是物理層的話，我們就不需要關注如何添加資訊，如何設計分配，決策演算法等問題，我們拿到的就是一串由0和1組成的bit流，我們不用在意bit流有什么含義，我們只需要讓這些bit流更可靠，更迅速的傳輸，
??當然，并不是說只會物理層的知識就可以完事大吉，我個人覺得如果真的要做一個系統的作業，至少從傳輸層懂到物理層是不可缺少的（雖然我這塊的知識也很缺乏），同時，在面向未來的通信系統設計方面，已經有不少的學者致力于研究面向未來通信場景時，層與層之間如何實作跨層性能的trade_off，所以，還是多了解一點的好，

三、小總結

我們先來回顧一下，這些課程分別有什么用：
??1.微積分建立了連續域分析的基礎方法，線性代數和矩陣分析建立了兩個群體之間最基本的關聯方式（線性關系），并從線性空間的角度進行分析，得到了許多有用的結論，
??2.模擬電路和數字電路是具體底層系統實作的程序中不可缺少的知識，因為任何信號的具體變換都是由電路實作的，
??3.信號與系統和數字信號處理建立了基本的對模擬信號和數字信號的變換域分析方法，
??4.對于非確定的信號，概率論是最基本的理論基礎，概率論是任何統計信號處理的基礎，也是統計機器學習的基礎，
??5.通信原理建立了一個簡單通信系統的framework，了解了通信的基本程序和每個程序中需要用到的方法，而資訊論則建立了通信程序做信源編碼和信道編碼的理論基礎，同時，資訊論則為通信系統的設計提供了一個理論極限，正如大家耳熟能詳的香農公式一樣，
??6.計算機網路建立了底層物理層到頂層應用層的聯系，從系統角度了解了每一層的功能和層與層之間的聯系方式，
??7.對于通信信號的傳輸，最終的載體還是電磁波，無線通信網路的建設本質就是控制電磁波的傳輸和減少電磁波相互之間的干擾，近年來很火的RIS（智能反射面）就是由于其可以通過編程改變電磁波傳輸環境的能力，受到了人們的高度重視，
??8.在具體的演算法落地的程序中，需要對計算機的基本知識有所了解，如資料結構，計算機體系架構，基本的作業系統知識和基本的編譯原理……諸如此類，

四、展望未來

??我大一剛進來的時候，不少人的觀點都是通信和雷達沒有前途了，通信的理論極限已經沒有突破的空間了，我覺得大可不必焦慮，事實上，通信工程學的不只是狹義的通信，任何和資訊和互聯相關的學科，都是這個專業有所設計的，一個理論極限的逼近，就會促使人們從新的方式去思考這個理論極限如何突破，例如，隨著Polar信道編碼方案的提出，Polar碼已經逐步逼近香農極限，于是人們開始去研究多天線技術，從4G的MIMO到5G的massive MIMO，再到未來ultramassive級別的天線數量，新技術的改革從未停止腳步，
??在今天的IMT-2030,6G研討會上，專家們討論了6G的需求，關鍵技術的進展和仍然存在的挑戰，如超大規模MIMO,智能反射面，全息無線電，通信感知一體化，無線賦能AI等等方向，我們可以看到，在未來，不同資訊領域之間的相互融合將是大勢所趨，例如通信和雷達的融合，通信和AI的結合，通信和超材料的融合，通信與互聯網的融合……諸如此類，
??所以個人認為，duck不必本科就把自己未來的方向定死，專攻一個方向，抹除自己未來存在的不確定性，畢竟，誰知道未來的發展會是怎么樣呢？（溜了溜了，菜雞落淚）