老師有項目就跟著老師做項目 ，沒項目的就自己做點自己喜歡的事，我一個同學，我看見書桌上的關于C語言的書，基本上都是被寫寫畫畫過的，都不是那種很薄的書，都挺厚，天天在實驗室跑哪些書上的代碼，跟老師做過一個項目，去新疆出差了一個多月吧，后來畢業找工作的時候去面試京東方的自動化維護崗。技術部門的一問，恰好就是他懂的那一堆東西，人家問啥基本上答啥。最后順利錄取了京東方，把某“大型國有企業”的三方給毀約了，畢竟月工資高了兩三千呢。而且福利待遇也并不比那個所謂的大型國企差。
總之就是一句話，你努力了總會看見效果的，差的可能是一次機會，一次有人發現你的機會。
就拿我上面說的這個同學來說，他平常也不怎么做項目，就是自己老老實實的學習寫代碼，要說學習好，似乎也號不在哪兒去，沒有拿什么國獎，省獎，但是面試的時候人家要了他而不是那些得過國獎省獎的人，單純從找一些技術類工作來看，你手里有技術比你手里有獎學金沒技術可靠得多，當然，各個崗位有各個崗位的能力需求，這個不能一概而論，總之就是應該自己主動去掌握一項技能，到畢業的時候不至于囊中羞澀，找工作面試的時候至少在某個領域自己能回答一些看起來還算專業的問題。
每一個細分領域都會有對應的專家出現，就看你在不在這個塔尖。怎么搞科研這件事本身也就是研究生期間應該開始去培養的思維和方法論，自己認真去積累，跟著大師學。不是錯別字，就是大師。領域內的專家，學者，向他們學習，不一定就跟導師學，看你所關心的牛人的樣子，就有自己的努力方向。
實在不行，自己還可以學習一個專業相關的軟件，用得很熟悉，去論壇或者貼吧什么的接一些私活來練練手，這些都是一些好的選擇。
最后，如果你回頭看你的生活，能看見一個一個的“印”，那說明你可能沒有白白度過三年吧。
當然，對于故障診斷與狀態監測方向來說，其實你也可以試著去編寫一些狀態監測系統，工業發展的方向決定了狀態監測和故障診斷的迫切需求性較高，比如現在大力發展的風電，風機的狀態監測，其中主要的可能是軸承，風機的塔基等等，一些機電設備，流水線的一些智能監測，旋轉機械的狀態監測等等，這些系統其實最主要的一個目的還是為了早期發現并預測故障，減少事故發生率。所以去學習一些關于狀態監測的系統開發的知識也還是挺不錯的。
時隔這么久，再來補充下 ，現在看來，以前在學校編的labview程序現在看來都是垃圾，第一，沒編程規范，第二，完全沒有編程思想，第三，那些頂多稱得上叫一個算法的簡單實現。來工作一段時間的感悟就是會學習很重要，在學校，遇到問題，用程序去解決，就拿一個簡單的數據采集來說，原本一個DAQ拖來也能采集，但是要實現這些數據定時保存呢？保存的格式和通道要求有限制呢？傳感器自己寫校準程序呢？這次校準的值下次想直接調取呢的小問題點？諸如此類，一個一個的小問題解決了這就是能力積累，就是成長。能力是經歷和總結的總和。你會的總會給你報答，但是，說一點，labview這個軟件用途相對還比較專業化，面比較狹窄，相對于其他編程語言，如果某方面專業知識不錯，還懂編程，那一定不會虧待你的。如果你只懂編程，但是在工程測試領域比如聲學和力學測試方面的知識不懂，那也受限，總之多學習。
分割線……………………………………
再寫這一段的時候我已經在測控行業工作兩年多了，這期間見識了公司一些很厲害的人寫的系統，也去了諸如海爾，格力，金龍機電等這樣的領域大廠看過，有的去車間干過活，有的去參觀，見過蘋果供應商在按照蘋果的要求給蘋果生產零部件的流水線，大多數車間工作環境很惡劣，噪音大，且枯燥乏味的工位比比皆是，當然一般來說那些工作研究生是不會一直干的。如果讓你一直這么干，也大可不必待下去。至少分工清晰和決策明智的企業一定不會這么干，實習期間給去車間干活這正常。如果你去到的是大廠的研究院，技術中心這樣的地方，那么其實制造業沒有那么差，至少接觸下來那些在一家公司待個十年八年的技術人員大多都是各部門的骨干了，當然這有幸存者偏差的嫌疑。不能一概而論。發展除了看技術本身，還看綜合素質。
繼續更新，隨著技術的發展，很多工程信號處理的相關產品落地也日趨大眾化。機械故障診斷的本質工作其中很重要的一部份是信號處理，當然還有一部分是對物理模型及過程本身的理解。多碼代碼，學學建模相關的知識總沒錯，物理，數學，線性代數，理論力學這些基本功扎實總是沒錯的。
另外，就機械故障診斷本身這個研究方向來說，先不考慮本身這個方向上能走多遠（工程應用做得多好）就本質而言，該方向大多數工作是在做工程信號處理相關的工作，而這樣的知識可用之處是大有可為的，而且就目前社會發展的需求來說，更是一個炙手可熱的行業，會碼代碼的不一定懂某些領域的專業知識，這也是我們沒有做出很出色的工業軟件的原因之一，但很多會專業知識的碼的代碼可能又差那么一點，所以，其實從這個角度講，機械故障診斷這個方向有點跨學科的意思。但一個只會碼代碼的去學專業知識和一個有專業背景的去學碼代碼，常規情況顯然后者要容易得多。這也是算法工程師有時候看起來要更值錢的一個原因。
專業只是一種謀生的技能，發展能走多遠，一看想法，二看機遇，對于大多數人，獲得謀生的技能尤其重要，其次再談理想和博雅通識這更為實際。掌握信號處理知識，熟悉領域的專業知識和基礎知識，這始終還是談論理想的前提。
-分割線 -
信號處理，未來萬物互聯的物聯網社會需求會有大量需求，其實這個需求一直都有，只是配套設施和技術可能還沒跟上，或者我們的技術還不能跟上社會的發展，但最近些年已經嶄露頭角了。信號處理這個說法很寬泛。努力夯實基礎是關鍵，提升見識和眼界極為關鍵，但掌握謀生技能是前提。掌握一項技術，并精進，這是工作生涯前期對一個技術人來說是基本要求，再往后，暫且叫第二階段吧，以增長見識和擴充眼界為發展要求，第一階段其實已經為這一步做了不少鋪墊，接下來，暫且叫第三階段，以貢獻為目標，更多的幫助他人去。扯遠了，回到本身，信號處理，本身會有很多需求，像Matlab信號處理工具箱，這些本質上也是需要專業領域或者掌握相關算法的人才能去開發擴展的。再比如像一些振動噪聲測試的商業軟件，像LMS 、BK，電聲測量的Sound check，其余現在很火的自動駕駛技術，這里面的自動駕駛算法，各種傳感器信息的信號處理等等，這些和信號處理息息相關，實際上，我們有很多事需要做，但有需求不代表就能被解決。努力吧！從專業的機械故障診斷技術到基礎的信號處理，其實可以看到，基礎才是關鍵，基礎不牢，地動山搖，工作幾年給我最大的感觸。但努力都不晚。前幾天看見翻譯界泰斗許老離開人世，看了他的故事，再一次說明，功夫不是一天練成的。
................................分割線…………………………
信號處理本身是一個用途非常廣的領域，耳機主動降噪，通話降噪，好有一些剛開始商業應用的聲頻音頻相關的新應用，提升體驗。我們很多人都被專業詛咒了，當然大環境也對我們大多數人都不太友好，說到底，打鐵需要自身硬，專業是一種最廉價的篩選成本，實際上，如果以職業生涯發展長線來看，學校的專業一定程度上只決定了畢業證上的說辭，工作后我見過很多人，從事著和專業幾乎不相關的工作，依然做得很好。
分割線繼續更新
工作三年多，在非標自動化行業待過兩年多，在消費電子領域標準品廠待了一年多，基本上可以說已經脫離了機械故障診斷領域，唯獨相關的是測試方面的工作，我的一些同學們在空調廠，汽車主機廠，做著振動噪聲測試相關的工作，主要和振動，聲學相關，即便是測試，不懂信號處理的基本知識，那可能理解一些現象的時候會無從下手，淪為一個軟件操作工，有了力學，信號處理相關的專業基礎知識之后，可能理解不一些現象就會容易很多。隨著經驗的積累，加上基礎的不斷豐富，一些現象會豁然開朗，理論層面解釋某個現象，減少那些可能性猜測，從可能性變成確定性，從可觀測變成可復現，從感性經驗變成理性知識，作為工程師，逐漸跨越到理論解釋實際變得相對容易之后路會走得更遠，至少在專業層面上。所以說到這里，如何搞科研？依我目前的淺薄之見，基礎還是非常重要，只有基礎積累到某個層次，工程實際問題眼里才會逐漸的成為直觀理解，這里的直觀已經是某種理性反應。所以，對于專業來說，積累經驗，豐富基礎理論知識就變得非常重要了。
2022年2月27日晚于京港澳高速
扎實基礎，不要被專業詛咒，多積累，豐富理論知識，擴展見識，找方向扎根深究。功成指日可待也。冰凍三尺非一日之寒。
.......................分割線………………………………
學習Labview面向對象編程有一段時間了，中途找工作那家公司開的工資不算很高，但是對于目前的我來說有那么一點誘惑力，我的老師曾告訴我，現在我的工資基本上是靠著專業知識就能獲得的，如果學會了架構，工資還能再翻一倍，也許是真的?？傊?，任何事情，只要你是專業的，不缺好機會，好的機會是給有能力的人準備的。目前還是沒有換工作，在一家創業公司繼續發揮自己的能力，專業技術能力和探索新知識的能力，這也是創業公司需要去具備的基本能力，能解決問題，還要學會新東西解決新問題，甚至創造出新產品。
又扯遠了，回到正題上來，說這個的原因是想說學習新的專業技能最好能找到行業頂級牛人，為了避免廣告嫌疑，我就不公開說我是跟誰學的Labview，總之一句話，看過他的源碼，感覺自己根本不懂編程，這也對我是一種觀念和思想上轉變的沖擊，有被震撼到，會有一種感覺，原來還能這樣子，原來是這樣子的。通過近一年的學習，確實在能力上得到了很大的提高，當然過程也是痛苦的。
思想的轉變過程讓人難以接受，要毀掉思維的墻，推翻舊觀念，接受新東西，重新洗牌。這個對很多人來說都難以接受。但不破不立，努力改變才能擁抱變化。以上，共勉。2022年7月5日晚余蘇州。
....................分割線......................
上知乎又看到了小伙伴收藏了回答，現在我在一家初創公司從事著一些和信號處理相關又不那么相關的工作，說相關，只是用到了一些皮毛，沒有具體深層次研究信號處理算法，尤其是底層算法幾乎不設計，但那又怎樣呢，各有所長，只要解決某個特定領域的問題就行。做擅長的事，學?？偢嬖V我們要每一門課都行，因為不行就考不上好大學，實際上工作中如果你能啥都行那你很厲害，但實際上不太可能，所以用己之長即可，短板如果不阻礙職業發展，那我認為不補也罷?；氐秸}上，故障診斷的學生如何搞科研？在特定的時期做好特定的事，我的大多數學故障診斷的同學現在也都不從事故障診斷了，有在家電行業做振動噪聲測試的，有在汽車廠做底盤仿真的，也有去做了故障診斷的，各行各業都有涉及，那該怎么學呢？說以上這些就是想說不要被專業詛咒了，如果你明確知道自己想要成為什么樣的人，那么恭喜你提早認識了自我，只管努力就好，其余的交給時間。如果你不知道怎么學，也不知道自己要成為什么樣的人，那么看看業界大佬們的研究經歷，向他們學習，總沒錯。隨著各行各業都進入紅海，想要投機倒把取勝基本上不大可能了，努力扎實基礎，精耕細作不能成王也不會太壞。
在故障診斷領域，這個學科通常涉及多學科或者是跨學科的內容，如果能從故障機理建模層面去掌握，那是一個不錯的研究方向，現在深度學習，機器學習似乎被鼓吹成萬能的，但是這些方向很容易讓人產生快感，因為一些通用架構的開放，讓門檻變得相對低，但絕對不是門檻低。傳統的信號處理領域掌握我還是比較推薦。這種交叉學科的研究領域本身容易出成果，但是也比較難了。面對具體問題，涉及到具體的專業知識，舉個例子，軸承故障診斷涉及軸承，齒輪箱故障診斷涉及齒輪箱，還有一些人研究齒輪箱，通常就是齒輪和軸承信號混合后。那么怎么提取出你所關心的信號呢？如何分離這些信號呢？他們出現不同的故障在信號上表現出什么樣的特征呢？這些已經有一些對應的研究成果可供參考，具體可查對應學者的相關論文。涉及到故障模型建模，一般比較難，但是往往很多事做之前看起來就是不可能，但有人做成了。加油！按奧卡姆剃刀法則，不要貪多，做減法，專攻一個領域，先專后廣。
2022.09.26
................分割線............
過程中完全可以去了解振動噪聲的相關基礎知識，比如模態分析。機械故障診斷，說到底還是看什么是故障，故障出現的時候我們能找到什么樣的特征參數去描述故障并做出預警，或者我們能找到什么樣的模型對其進行描述，從而得到特征的數學模型描述，以便開展研究推理和實測驗證，當然，實測往往很難。之所以說故障診斷是一個跨學科領域的專業，那是因為對結構和信號都應該要去掌握，盡可能的熟練掌握。像數字信號處理，工程測試基礎，掌握一門編程語言像Matlab等等。
2022年10月3日于蘇州
-分割線
如何搞科研，歸根到底可以理解為如何解決問題，那么首先就要知道問題是啥，那么就要去找到問題，讀論文，精研某個方向的文章，看看前輩都做了什么研究，研究中有什么問題沒有解決，你針對這些問題有什么想法，如果有，理論仿真，能實測驗證那最好，去一一挖掘問題，看看該問題有沒有人研究過，沒有就自己去實證一番，搞成了文章也就有了。這是看前輩有啥沒解決的問題，還可以看到前輩們認為的發展方向，或者待解決的問題，一一去看。所以我覺得更多的是去在自己感興趣的方向挖掘出相關論文里的問題，然后基于這些出發去搞，找同行，找導師，動手做，動腦想。這樣算是勉強回答了這個問題？扯了挺多 ，希望對你有用。想到哪來更新哪。謝謝您看我的廢話。
分割線
陽了，有人點贊，更一下，怎么做有時候就像背單詞，最笨的方法就是最好的方法，把某個領域的東西搞透，才不管你是怎么做到的呢。努力用自己喜歡的方式干成自己想干成的事，經驗是別人走過的路，如果可以，你也去創造經歷，最后分享你的經驗，讓更多人受益。
分割線-
時間已經來到了2023年3月10號，距離畢業已經快五年，基本都在測試領域混跡，不論是非標自動化還是終端產品廠，都做著和信號處理相關的工作，只能說相關，還在認知淺薄，不精也不專，受工作的限制，處于博而不精的狀態，這一點是最大的遺憾，知道還沒升華到知識，經歷還不足以稱為經驗，知識點還不足以成有邏輯的面，但我相信，每天往面上補一個點，這張網會越來越完善，如果你看我掰扯到這里，如果你也像我一樣覺得自己是個平凡人，那來一起努力吧，做一個終身學習者。加油 。
2023年3月10日于蘇州
其實改變挺難，關鍵是你愿意進步。外界對你是促進作用還是阻礙，取決于心態。想改變，萬人為你開路，想停下，到處都是舒適區。
科研能力是代表了學習能力和創造能力，具體一點，以我拙見，是發現問題和解決問題的能力，這些事生存的能力，工作生活中無非就是你能干什么，這取決于你的能力，你能走多遠，這取決于見識和格局，前者比較實在，也是公司或者社會愿意為你買單的，實打實的可以價值交換，對于見識禾格局，很難帶來直接價值，所以也不大會為你這兩方面直接去買單，但這些不重要，人生往往就是一場修行。有的事就是急不得，科研路也是漫長的。借用張顥老師的話，
沒有閱讀，就等于沒有學習，
沒有記筆記，就等于沒有閱讀，
沒有數據，就等于沒有事實，
沒有解析，就等于沒有理解，
沒有代碼實現，就等于沒有認知。
所以我想這個可以給如何搞科研一個答案了。
去讀，去寫，去測，去編程實現。