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“胡”说IC——菜鸟工程师完美进阶（数十位行业精英故事分享，顶级猎头十多年来经验总结，对将入或初入IC电子业“菜鸟”职业发展、规划的解惑和点拨。）
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“胡”说IC——菜鸟工程师完美进阶（数十位行业精英故事分享，顶级猎头十多年来经验总结.. 商品介绍
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热卖新品上架推荐《“胡”说IC-菜鸟工程师完美进阶》连载七：做个好品性的工程师_业界新闻_元器件交易网
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《“胡”说IC-菜鸟工程师完美进阶》连载七：做个好品性的工程师
做个好品性的工程师
作者邹桐，毕业于北京航空航天大学电子工程系，在数字电视行业从业近十年，从系统到标准及IC芯片都有涉足，现任北京中天联科公司应用工程硬件经理，对消费类电子的系统设计有独特心得和品味，典型的爱好广泛、才思敏捷、口齿伶俐的&技术宅&。看完此文仍有疑问，或有不喷难以痛快的，都欢迎到新浪微博或者微信efeshine上门&寻仇&或喝彩！
之所以写为&品性&而非&品行&，是因为就我个人的理解而言，行为通常决定于&品格&，所以&品行&其实是一件事，而品性中的品格和性情却属于两个不同维度。你在公交车上看到一位老人没座位，此刻你内心激荡起尊老爱幼的情怀，默念起自小到大受过的思想教育，在那瞬间果断无犹豫决定让座并付诸实施，这是品格；而你待老人坐下后是继续友好地与老人家拉家常，还是羞涩或故作羞涩站到一边去默默享受内心的自我崇拜，这是性情。两者都是经过岁月成长打磨出的痕迹，且还会不断延续到以后的生活工作中去，不是不可改变，只不过比较难，需要多付出些真心实意的努力而已。
而把品格和性情有趣地分为四个象限后（如图5-6所示），来对比不同品性所主导的思考和行为，能得到颇为有趣的结论，这就是他们各自通常的处事思路。
图5-6 品格和性情的四个象限
1．左下象限，他们基于自己的理解处理事情，且为达成目的通常不择手段。他们在短期容易获利，可长远来看，只顾及个人利益的方式方法，终将被小伙伴们所抛弃。
2．右下象限，他们性情洒脱些，合群些，善交流些，但通常容易被利益所诱，尝试寻找捷径啊后门啊潜规则啊，他那些非常规行为，久之会变成悬在头顶的&达摩克利斯之剑&，从而让失去安全感的自己，惶惶不可终日。
3．左上象限，他们正直、他们闷骚、他们执著、他们无视困境勇往直前，常常高呼着&我要用120%的努力来换取成功&之类的口号来不断给自己打气加油。我始终坚信，他们终将获取属于自己的成功。正如网上曝出十多年前杭州电视台故意雇几个大汉假装偷井盖，在记者躲暗处拍摄的几十分钟内，过往不少人，但只有一个骑着自行车的瘦弱男人停下车，大声呵斥试图制止这种不法行径。他的正直勇敢不仅在当时体现得淋漓尽致，而且这优秀品性也在未来带给他更多回报。他，就是当年刚开始创业骑自行车吃泡面，甚至在往后好几年都没什么知名度的马云。举这例子并非说马云属于此类，只是告诉大家&是金子总会发光&的道理。虽然我毫不质疑这象限的成功潜质，但他们的性价比实在有限，对于这个象限的常人，他们通常用百分之一百二十的努力去达成七八十分的成功。
4．右上象限，这是距离成功最近的区间，他们开放且有合作的心态，他们诚实正直，能够理解对方的难处，互相帮助，最终共赢，这种成功才可持久，可发展，可预期，而且他们的成功往往同时带动了更多人的共同成功，大家好不才是真的好么？
生搬硬套这理论，是要表述对于品性而言，最核心的两个因素其实是：正直诚实的品格、开放积极的性情。正直诚实使人可信可靠，开放思维让人不拘泥固有旧路，合作共赢，而积极心态教人克服困难，逆境崛起。我们通常告诉自己前途光明，这是理想；你需要付出努力，不断从困难中爬起，不能赖着不走也不能回头，同时还尝试坚持住自己本来的面貌，这是现实。理想与现实的冲突从一开始就深深地存在于我们的生活中。
正直诚实是做人行事之本，就和通信里的载波，电学里的直流偏置的重要性一样，如果它偏了，最后大多得到令人错愕的结果。十多年前，我从遍布奥赛达人和高考学霸的湖北赛区奋勇杀出，杀进北航电子工程系。我大学前期醉心于社团活动，后期痴迷于游戏世界，所以学业成绩十分不好，学术成就完全没有。但我直到今天仍可以摸着良心说，当年即使明知不会，承担着补考重修的后果，也从没有在任何开闭卷考试中作弊。这个风格一直延续到了我多年后的工作中，不夸大利好，不隐瞒问题，诚实对待每个人，自然他们也都会觉得你可信可靠，无形中很多人和人之间的沟通交流协作就变得容易不少，需知信息的有效交换沟通一直是人和人交往的重点和难点。你的好口碑则会让你不断从中受益，无论意料之中的或是意料之外的。
在我们电子工程师的职业生涯中，与供应商和客户打交道毫无疑问是一项长期持续且不轻松的工作。与供应商的沟通中，有些工程师通常的做法会是放大已有的实际预期，从而期望获得供应商的重视和有效支持。殊不知此种方式如同兴奋剂，扎一针后药效迅速消散，等供应商明白你的策略后，便再难相互信任；双方各自隔着墙埂交谈，要么供应商保守没备足货而供应不上，要么被虚高的预期引诱得多备了货，占用大量资金苦不堪言。何不诚实坦荡，让双方都少费这些功夫，生意不是只做一次，人也是要做一辈子，所以，目光放长远些好，实事求是些好。供应商也都能够理解，客户都是需要慢慢扶持慢慢培养的，哪有一上来就有天文数字的出货。所以，你以诚恳待人，人便以诚恳待你。
从我近两年面试的五六十位工程师候选人看来，简历往往夸大其词，一旦被戳破还百般狡辩进行各种抵赖的，通常被直接划掉。因为与这样的人难以产生互信的合作氛围，相互之间永不会产生紧密的依靠感。而勇敢诚实地对自己的能力缺陷说&不会&的候选人，会更容易赢得优秀面试官的尊重和理解。面试尤其是技术面本来就是先谈广度再挖深度，一直问到你不会为止，看你知识体系及思路方法。&没人会什么都懂&这是事实，真实客观地表达是对企业和自己负最大责任的方式。开放积极的心态，意味着愿意和敢于接受意见建议（无论这些是对或错）；意味着愿意与他人交换自己的真实想法；意味着困难之中不轻言放弃，寻求帮助，努力进取。
我们在工作中都会听到许多建议和意见，怎么对待这些好听或难听的建议，实在是一个大问题。在我职业生涯的最初期，我十分害怕别人对我质问，哪怕只是正常的疑问。那个阶段，我缺乏自信，对自己做的东西总不够放心，所以一旦别人有疑问，立刻会不由自主地臆断到是自己的错误。后来随着能力的增长，心智的成熟，到了现在这个阶段，我反而更乐意看到别人对我提问题。他人对你提问题后结果有二：一是对他人意见经过思考辨别后发现别人说得对，那自己既在学问上有了精进，又不经意间博得&谦虚好学&的美名，并让人更乐于与你讨论，何乐不为？二是对方提得并不恰当，经过双方讨论或思考，双方各自又都有收获。所以，何惧他人拍砖，该忧的是他人不肯拍砖。在此过程中，我逐渐从不自信到自信，从害怕别人提问题到喜欢别人提问题，这是一个不断反馈，自我循环然后提高的过程。
年轻的工程师们，你们在留意你们老板高呼振奋人心的口号，大声表扬兴奋嘉奖的同时，可曾也留意过遇到问题时或日常他们提出的各个问题么？问题背后隐藏的通常是一个或多个想法。从一个人的问题，就能回溯他的思路。老板问，表明他想知道，或有担忧。如果我们也进一步想想他在事实看起来很清楚的情况下为什么还想知道部分细节，又为什么在&形势一片大好&的时刻还有担忧，这是非常有意思的事情。老板的问题，其实是非常有价值的。
&听别人问，自己有想法，会提问，敢提问&是工程师自我修炼的一项重要内功。问问题无疑是能够较快获取知识，提高自己能力的方式，所以要克服心理障碍，敢问。自然我们自己问问题也跟读书一样，要怀揣着初步的思考，不然问不出什么有价值的答案来，这是会问。所谓的问，不一定是问别人，同样可以问自己，看自己哪里能做些改变从而更优秀。
说到这里，我就有个身边的例子：同事C在实验室搭了一套环境跑长期测试。第二天同事D临时需要用根线缆，看到C前一天搭好的仪器上有他正需要的，在没有看到明确占用标识的情况下，他拿走了这根线缆。于是，C的测试被迫中断，他不禁很窝火地抱怨说D怎么随便拆仪器上的线缆。我们回过头来看这件小事，D固然在没有清楚判断是否有占用的情况下拆卸线缆不对，但对于C来说，也应该自省：为什么自己没有明确标示出仪器占用，把希望完全寄托于一个&严谨小心的高素质好耐心&同事身上，而不是放在自己身上。当他问完自己这个问题，自然会在下一次同类事情上留意小心，加上标示，正常情况下他的环境都不会再被随意破坏了。这是思维方式的问题，提高自己，还是要求或改变别人，作为一个心态积极的人，提高自己去适应环境，无疑才是正途。我们自己的成功，才会尽可能少地依赖于外界不确定的因素。
困难对于一个从事电子工程行业的人来说，是家常便饭。多的是稀奇古怪的疑难杂症，如果把电路系统故障按类别分科室，恐怕比三甲医院的只多不少。有些困难我们力所能及，有些困难则让我们绝望到质疑起&生活是否真的美好&这个命题。作为在数字电视行业有近十年经验的老兵，我得说，每次困难都像是一场战役，有人退缩，有人倒下，有人前行，那些被自己或他人从绝望中拯救出来的瞬间，哪怕是北京爆表的雾霾天也会觉得空气甘甜。跨越过这些困难，你自然就从一个新兵变成一个老兵，经验信心不断积累，会帮助你跨越更多的未来和未知的困难。相信你的战友，不要轻易认输，每迈过一个困难，就成长一次。我们为了一个问题有过熬通宵的困苦，有过黔驴技穷的焦躁，但真正解决难题后所有的疲劳立刻一扫而空，这种跨越能给你带来的自信和成就感是无法取代的，是独一无二的。如果缺失这般经历，作为一个电子工程师是遗憾的。所以，尝试着给自己&找点麻烦&吧。
那么讲到这里，想跟大家分享的差不多了，但秉承着一贯要求自己超出客户预期的行事风格，我决定买一送一，从上面的困境，引申开聊聊&失恋&。
对于年轻的工程师们来说，失恋几乎也伴随着大多数人的成长，有人一蹶不振，有人愤愤不平，有人怀故念旧，有人拥抱明天。严重的失恋反应不仅改变着你的情感生活，甚至会恍惚你的精神状态，让你对包括工作事业在内而除了旧情人之外的一切人或物不闻不问。所以，如何应对好失恋，是我最后想八卦的一个话题，当意识到&最后这部分恐怕会成为本文对年轻工程师们最有价值的部分&这个客观事实时，我有些忐忑，但也还算欣慰，让这篇品性学说变为伪情感课堂&&但作为一个能忍受我行文风格到此的读者，你大可放心摸着自己良心说：&我值得拥有&。
首先，我们要冷静客观地认识到，这个世界，并没有谁和谁非要在一起不可的，郭靖黄蓉不是，王菲李亚鹏不是，格里高利和奥黛丽&赫本也不是。你离了谁，谁离了你，明天依然来临。所以，若无法挽留，就痛快放手，&长痛不如短痛&。这，是理论基础。
通常刚失恋的反应是，时钟走得慢，心空空的，急切想要找人说话来填补这空白。那就找一两个知心朋友陪你聊天，自己待着会难受。这期间脑子冒出的任何奇异癫狂冲动，无论此刻多想去做，请相信我，别急着做任何事或决定，等过两天冷静下来再重新考虑，那时甚至会嘲笑自己前两天那想法是不是脑子进水了。
上述的白痴期因人而异，短则两三天，长则一两月。待人体机能意识形态基本恢复正常，我们需要给自己另外找点事做，来填补心里空出的那块区域。时间是万能的良药，除非你不想服，否则，多深的毒，都能解掉。
最后的建议是不要试图立刻谈一段新恋爱来掩盖心头的哀怨，大多数人此时的状态还不对，对自己和对方都不够负责任，等到自己觉得调整好了再考虑其他吧。想想自己已经等了这么些年，又何必在乎多等一两年呢？
时光终会将你想要的带到你身边，到那时，张开双臂迎接它便是了。
祝各位事业顺利，感情和睦，生活幸福。
本书编者简介：胡运旺
人称&老胡&，看上去80后实际上70后，毕业于华东师大心理系，剑走偏锋混迹于IC圈12年余，IC咖啡（国内首家以IC产业链为主题的咖啡馆）发起人，上海KT咨询公司总裁。前后为50余家IC与电子公司猎寻过人才，分析过上万份IC人才简历，约谈过上千名IC人才。2007年在一些大学跟准电子工程师们交流，反响强烈；2011又应邀去清华等十余所高校交流，忝获大学生们热烈欢迎；2013年应邀再次奔向南北。琢磨着把这12年来的心得整理成册，把HR和大牛的经验介绍给&菜鸟&，加快他们成长的步伐，也算为&中国芯&尽绵薄之力。
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责任编辑：李军张嘉佳|经络|家常菜|中华史|
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统计信号处理基础--估计与检测理论(卷I.卷II合集)(信息与通信
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《统计信号处理基础--估计与检测理论(卷I.卷II合集)(信息与通信》内容简介
本书是一部经典的有关统计信号处理的权威著作。全书分为两卷，分别讲解了统计信号处理基础的估计理论和检测理论。卷I详细介绍了经典估计理论和贝叶斯估计，总结了各种估计方法，考虑了维纳滤波和卡尔曼滤波，并介绍了对复数据和参数的估计方法。卷II全面介绍了计算机上实现的最佳检测算法，并且重点介绍了现实中的信号处理应用，包括现代语音、通信技术以及传统的声纳/雷达系统。本卷从检测的基础理论开始，复习了高斯，c2、F、瑞利及莱斯概率密度；讲解了高斯随机变量的二次型，以及渐近高斯概率密度和蒙特卡洛性能评估。【作者简介】罗鹏飞，教授，国防科技大学电子科学与工程学院教授,随机信号分析与处理课程负责人。张文明，副教授，国防科技大学电子科学与工程学院副教授,随机信号分析与处理课程主讲教师。
《统计信号处理基础--估计与检测理论(卷I.卷II合集)(信息与通信》目录
录卷I：统计信号处理基础――估计理论第1章
信号处理中的估计1．2
估计的数学问题1．3
估计量性能评估1．4
几点说明参考文献习题第2章
最小方差无偏估计2．1
无偏估计量2．4
最小方差准则2．5
最小方差无偏估计的存在性2．6
求最小方差无偏估计量2．7
扩展到矢量参数参考文献习题第3章
Cramer?Rao下限3．1
估计量精度考虑3．4
Cramer?Rao下限3．5
高斯白噪声中信号的一般CRLB3．6
参数的变换3．7
扩展到矢量参数3．8
矢量参数变换的CRLB3．9
一般高斯情况的CRLB3．10
WSS高斯随机过程的渐近CRLB3．11
信号处理的例子参考文献习题附录3A
标量参数CRLB的推导附录3B
矢量参数CRLB的推导附录3C
一般高斯CRLB的推导附录3D
渐近CRLB的推导第4章
线性模型4．1
定义和性质4．4
线性模型的例子4．5
扩展到线性模型参考文献习题第5章
一般最小方差无偏估计5．1
充分统计量5．4
求充分统计量5．5
利用充分统计量求MVU估计量5．6
扩展到矢量参数参考文献习题附录5A
Neyman?Fisher因子分解定理（标量参数）的证明附录5B
Rao?Blackwell?Lehmann?Scheffe定理（标量参数）的证明第6章
最佳线性无偏估计量6．1
BLUE的定义6．4
求BLUE6．5
扩展到矢量参数6．6
信号处理的例子参考文献习题附录6A
标量BLUE的推导附录6B
矢量BLUE的推导第7章
最大似然估计7．1
MLE的性质7．6
变换参数的MLE7．7
MLE的数值确定7．8
扩展到矢量参数7．9
渐近MLE7．10
信号处理的例子参考文献习题附录7A
蒙特卡洛方法附录7B
标量参数MLE的渐近PDF附录7C
EM算法例题中条件对数似然函数的推导第8章
最小二乘估计8．1
最小二乘估计方法8．4
线性最小二乘估计8．5
几何解释8．6
按阶递推最小二乘估计8．7
序贯最小二乘估计8．8
约束最小二乘估计8．9
非线性最小二乘估计8．10
信号处理的例子参考文献习题附录8A
按阶递推最小二乘估计的推导附录8B
递推投影矩阵的推导附录8C
序贯最小二乘估计的推导第9章
矩方法9．1
矩方法9．4
扩展到矢量参数9．5
估计量的统计评价9．6
信号处理的例子参考文献习题第10章
贝叶斯原理10．1
先验知识和估计10．4
选择先验PDF10．5
高斯PDF的特性10．6
贝叶斯线性模型10．7
多余参数10．8
确定性参数的贝叶斯估计参考文献习题附录10A
条件高斯PDF的推导第11章
一般贝叶斯估计量11．1
风险函数11．4
最小均方误差估计量11．5
最大后验估计量11．6
性能描述11．7
信号处理的例子参考文献习题附录11A
连续时间系统到离散时间系统的转换第12章
线性贝叶斯估计量12．1
线性MMSE估计12．4
几何解释12．5
矢量LMMSE估计量12．6
序贯LMMSE估计12．7
信号处理的例子-维纳滤波器参考文献习题附录12A
贝叶斯线性模型的序贯LMMSE估计量的推导第13章
卡尔曼滤波器13．1
动态信号模型13．4
标量卡尔曼滤波器13．5
卡尔曼滤波器与维纳滤波器的关系13．6
矢量卡尔曼滤波器13．7
扩展卡尔曼滤波器13．8
信号处理的例子参考文献习题附录13A
矢量卡尔曼滤波器的推导附录13B
扩展卡尔曼滤波器的推导第14章
估计量总结14．1
估计方法14．3
线性模型14．4
选择一个估计量第15章
复数据和复参数的扩展15．1
复数据和复参数15．4
复随机变量和PDF15．5
复WSS随机过程15．6
导数、梯度和最佳化15．7
采用复数据的经典估计15．8
贝叶斯估计15．9
渐近复高斯PDF15．10
信号处理的例子参考文献习题附录15A
复协方差矩阵的性质的推导附录15B
复高斯PDF性质的推导附录15C
CRLB和MLE公式的推导卷II：统计信号处理基础――检测理论第1章
信号处理中的检测理论1．2
检测问题1．3
检测问题的数学描述1．4
检测问题的内容体系1．5
渐近的作用1．6
对读者的一些说明参考文献习题第2章
重要PDF的总结2．1
基本概率密度函数及其性质2．3
高斯随机变量的二次型2．4
渐近高斯PDF2．5
蒙特卡洛性能评估参考文献习题附录2A
要求的蒙特卡洛实验次数附录2B
正态概率纸附录2C
计算高斯右尾概率及其逆的MATLAB程序附录2D
计算中心化和非中心化2的右尾概率附录2E
蒙特卡洛计算机模拟的MATLAB程序第3章
统计判决理论I3．1
Neyman?Pearson定理3．4
接收机工作特性3．5
无关数据3．6
最小错误概率3．7
贝叶斯风险3．8
多元假设检验参考文献习题附录3A
Neyman?Pearson定理附录3B
最小贝叶斯风险检测器――二元假设附录3C
最小贝叶斯风险检测器――多元假设第4章
确定信号4．1
匹配滤波器4．4
广义匹配滤波器4．5
多个信号4．6
线性模型4．7
信号处理的例子参考文献习题附录4A
线性模型的简化形式第5章
随机信号5．1
估计器-相关器5．4
线性模型5．5
大数据记录的估计器-相关器5．6
一般高斯检测5．7
信号处理的例子参考文献习题附录5A
估计器-相关器的检测性能第6章
统计判决理论II6．1
复合假设检验6．4
复合假设检验方法6．5
大数据记录时GLRT的性能6．6
等效大数据记录检验6．7
局部最大势检测器6．8
多元假设检验参考文献习题附录6A
渐近等效检验――无多余参数附录6B
渐近等效检验――多余参数附录6C
GLRT的渐近PDF附录6D
LMP检验的渐近检测性能附录6E
局部最优势检验的另一种推导附录6F
广义ML准则的推导第7章
具有未知参数的确定性信号7．1
信号建模和检测性能7．4
未知幅度7．5
未知到达时间7．6
正弦信号检测7．7
经典线性模型7．8
信号处理的例子参考文献习题附录7A
能量检测器的渐近性能附录7B
经典线性模型GLRT的推导第8章
未知参数的随机信号8．1
信号协方差不完全已知8．4
大数据记录的近似8．5
弱信号检测8．6
信号处理的例子参考文献习题附录8A
周期高斯随机过程PDF的推导第9章
未知噪声参数9．1
一般考虑9．4
白高斯噪声9．5
有色WSS高斯噪声9．6
信号处理的例子参考文献习题附录9A
推导对于σ2未知的经典线性模型的GLRT附录9B
对具有未知噪声参数的一般线性模型的Rao检验附录9C
信号处理例子的渐近等效Rao检验第10章
非高斯噪声10．1
非高斯噪声的性质10．4
已知确定性信号10．5
未知参数确定性信号10．6
信号处理的例子参考文献习题附录10A
NP检测器对微弱信号的渐近性能附录10B
IID非高斯噪声中线性模型信号的Rao检验第11章
检测器总结11．1
检测方法11．3
线性模型11．4
选择一个检测器11．5
其他方法和其他参考教材参考文献第12章
模型变化检测12．1
问题的描述12．4
基本问题的扩展12．5
多个变化时刻12．6
信号处理的例子参考文献习题附录12A
分段的通用动态规划方法附录12B
动态规划的MATLAB程序第13章
复矢量扩展及阵列处理13．1
已知PDF13．4
具有未知参数的PDF13．5
矢量观测和PDF13．6
矢量观测量的检测器13．7
大数据记录的估计器-相关器13．8
信号处理的例子参考文献习题附录13A
复线性模型GLRT的PDF附录1
重要概念回顾附录2
符号和缩写术语表
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