意外得来得美国国家仪器DSP二面

吃吃

　　DSP这一路走来，其实总的来说还是靠专业优势的比较多，

　　实习啊，项目啊什么基本都没用上，（也可能我的项目和专业有点远）

　　从笔试开始，所考的题目就包括了信号处理中的互相关，卷积等，

　　还有一道简单的有源高通滤波器的分析，

　　印象中还有一道是当周期函数的lim t趋向无穷时，函数＝0，

　　求证函数恒等于0，

　　当时我的解法相当简单，直接利用f(t)=f(t T)把函数从无穷大推回来，

　　不知道对不对，感觉应该不是这样简单的的，

　　笔试中其实很多信号的内容因为之前没有复习，都忘的差不多了，

　　唯一做的感觉不错的题目其实就是最后的英语作文题了，

　　论述一下自己人生中遇到的最大挫折是什么，

　　没多想，洋洋洒洒就下笔了，

　　正好赶在交卷前完成，估计这篇作文拉了不少分。

　　后来的DSP一面和AE的一面竟然是安排在同一天，上午AE，下午DSP，

　　幸好复旦离NI不过10分钟自行车程。。。

　　一面的内容基本上就是笔试的扩充和强化，

　　除了随便问了点研究生课程相关的项目以外，就是信号处理了，

　　从采样定理开始，继而探讨当采样频率不足2倍的时候如何处理等（只要一个低通就可以）；带通信号的采样；采样时，时域频域的互相转换关系；还有当时域相乘等于频域卷积时，现场推导频域相乘在时域的关系；另外还有Z变换和离散傅立叶变换的关系。自感觉DSP一面时表现一般，因为之前准备不充分，很多答不上来，不过NI的面试官真的非常nice，总是能够循循善诱，给你一定的提示，比如傅立叶变换的公式和卷积公式我竟然都是在他的点点提示下写出来的。总体而言，感觉NI考的不是你的记忆力，如果你说忘了，他会给你提示，让你先将概念再重新建立起来，主要他还是重点考你的理解力和问题的解决能力。

　　NI DSP Final:一共是三轮，第一轮ppt presentation，15～20分钟一个人，全英文。主要是自我介绍和自己的项目介绍。一般在ppt过程中不会问问题，除非有的工程师对你的项目特别感兴趣的。。。ppt完了之后是上午两轮的面试，一轮是技术的，主要是针对自己学过的算法进行问，比如做过图像处理，就会问PCA, ICA等，如果做过神经网络，就会让画个S型函数，顺便求个导。。。如果做过遗传算法，就会让你用遗传算法求个函数极值的问题。。。总之没啥准备的，唯一感觉就是把简历上提到的东东好好回顾一下，否则被问道了，却答不出来会很郁闷，自己的算法问完了之后就又是信号处理的问题了，比如fft，sin函数进行100点采样后的fft变化形状，然后插值若干个0后的情况，另外还有一题我至今也没有想出来， 就是将100点sin函数采样后的值往后挪半个采样时间，然后再和原来的相加，总共形成200点的采样值，问最后的fft形状，其实就是原来f(1),f(2)...f(100)变成了f(1),f(3),...f(199)和f(2),f(4)...f(200)f(1)=f(2), f(3)=f(4)...f(199)=f(200)。

　　当时没想出来，有兴趣的自己用matlab画画吧。这轮技术的过后就是一轮General的全英文面试了，由R&D的老大Sam面试很奇怪的是，我的这轮面试似乎比较奇特，除了上来问了点实 ** 学到了什么以外，就再也没问过什么了，反而是Sam在和我侃侃而谈关于DSP engineer的promotion line，而且因为他知道我同时进了AE的final，也很着重的和我讲了和AE的比较等等。。。总之，不像是面试，更像是很无拘无束的聊天，