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自动控制理论：这是自动化专业的核心课程之一，主要考察学生对控制系统基本概念、控制系统的数学模型、时域分析、根轨迹法、频率响应法、稳定性分析、误差分析、PID控制器设计等内容的理解和应用能力。考试中可能会出现计算题、分析题和设计题，要求学生能够熟练运用理论知识解决实际问题。
案例：假设一个题目要求设计一个PID控制器来控制一个温度控制系统，使其在设定温度变化时能够快速、准确地响应并保持稳定。学生需要根据系统的传递函数，选择合适的PID参数（比例、积分、微分），并通过根轨迹法或频率响应法验证控制器的性能。
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信号与系统：这门课程主要考察学生对信号的分类、系统的特性、线性时不变系统的分析方法（如时域分析、频域分析、拉普拉斯变换、Z变换等）的理解。考试中可能会出现信号的时域和频域表示、系统的稳定性判断、系统的响应计算等问题。
案例：一个题目可能要求学生分析一个连续时间系统的稳定性，给出系统的传递函数，并通过拉普拉斯变换求解系统的单位阶跃响应，判断系统是否稳定。
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数字信号处理：这门课程主要考察学生对数字信号的采样、量化、编码、滤波、频谱分析等内容的理解。考试中可能会出现数字滤波器的设计、FFT（快速傅里叶变换）的应用、信号的频谱分析等问题。
案例：一个题目可能要求学生设计一个低通数字滤波器，给出滤波器的频率响应要求，并通过窗函数法或频率采样法设计滤波器的系数，最后验证滤波器的性能。
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计算机控制技术：这门课程主要考察学生对计算机控制系统的工作原理、控制算法（如PID算法、模糊控制、神经网络控制等）、实时操作系统、通信协议等的理解。考试中可能会出现控制算法的编程实现、系统实时性分析、通信协议的选择等问题。
案例：一个题目可能要求学生设计一个基于单片机的温度控制系统，给出系统的硬件结构和软件流程图，并编写PID控制算法的C语言代码，最后分析系统的实时性和可靠性。
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现代控制理论：这门课程主要考察学生对状态空间模型、能控性、能观性、最优控制、卡尔曼滤波等内容的理解。考试中可能会出现状态空间模型的建立、能控性和能观性的判断、最优控制器的设计等问题。
案例：一个题目可能要求学生建立一个双摆系统的状态空间模型，并通过状态反馈设计一个最优控制器，使得系统在受到外部扰动时能够快速恢复到平衡状态。
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电力电子技术：这门课程主要考察学生对电力电子器件（如MOSFET、IGBT等）、电力电子变换器（如DC-DC变换器、DC-AC逆变器等）、PWM控制技术等的理解。考试中可能会出现电力电子电路的分析、控制策略的设计、效率优化等问题。
案例：一个题目可能要求学生设计一个基于PWM控制的DC-AC逆变器，给出电路拓扑结构和控制策略，并通过仿真验证逆变器的输出波形和效率。
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机器人学：这门课程主要考察学生对机器人运动学、动力学、路径规划、传感器融合等内容的理解。考试中可能会出现机器人运动学方程的推导、动力学模型的建立、路径规划算法的设计等问题。
案例：一个题目可能要求学生推导一个六自由度机械臂的运动学方程，并通过逆运动学求解机械臂末端执行器在给定位置和姿态下的关节角度。
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模式识别与机器学习：这门课程主要考察学生对模式识别的基本概念、特征提取、分类器设计、机器学习算法（如SVM、神经网络、决策树等）的理解。考试中可能会出现特征提取的方法选择、分类器性能评估、机器学习算法的应用等问题。
案例：一个题目可能要求学生设计一个基于SVM的图像分类器，给出图像特征提取的方法和SVM参数的选择，并通过交叉验证评估分类器的性能。
综上所述，自动化考研专业课的考试内容非常广泛，涵盖了从基础的控制理论到前沿的机器学习技术等多个方面。考生需要具备扎实的理论基础和较强的实践能力，才能在考试中取得好成绩。
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