尋找建模、訊號處理、控制理論方面的刷題網站

這位朋友 👋，你的問題問得非常實在，也問到重點了。
年近 40、有十幾年實戰經驗、又有控制理論與嵌入式背景——其實這是很紮實的底子 👍。
你現在的挑戰，不在「能不能寫程式」，而是在「能不能刷到符合產業實際考題的題型」。

🧠 你發現 LeetCode 不夠用，這是正確的洞察。
LeetCode 偏向演算法與資料結構（binary tree、DP、graph 等），但實際上在「信號處理、建模、控制」這一掛的職位，考官更想看的是：

你能否手刻出一個 IIR / FIR filter

你是否理解數位濾波的穩定性、Z-transform、Bode Plot、系統辨識

你能不能將這些數學模型轉成程式碼與模擬結果

💡 所以如果你要「刷對題」，我建議這幾個方向：

🧩 一、實戰導向的網站 / 平台

MATLAB Cody
MATLAB 官方的刷題平台，有不少信號處理、控制理論題目。
雖然是 MATLAB 為主，但概念與 Python/NumPy 都通。

Project Euler
偏數學運算與推理題，有不少題目可練數值處理、FFT、系統模擬能力。
可以搭配 Python 寫，訓練你把理論轉成可執行邏輯。

Kaggle
搜尋關鍵字 signal processing、time series、sensor data。
雖然不是「題庫」，但透過實際競賽的 Notebook，你會看到別人如何處理感測器原始數據。

DSP Stack Exchange
雖然不是刷題網站，但裡面常有「面試級」的實作題討論，例如：

Implement a Butterworth filter in Python

How to design a Kalman filter for noisy accelerometer data
建議你把這些題目當作「練習題」自己手刻一遍。

🧠 二、延伸學習與練習方向

如果你想轉做 軟體系統架構師，你可能要同時顧：

演算法層面：filter、FFT、Kalman、PID

架構層面：sensor data flow、threading、data fusion、latency control

程式實作層面：Python / C++ 實作 DSP 模組 + 單元測試

你可以自己設計一個「迷你題庫」練習，例如：

用 Python 手刻一個 IIR filter → 驗證頻率響應

用 NumPy 模擬 sensor noise + Kalman filter → 比對原始 vs 濾波結果

用 C++ 實作一個 real-time signal buffer + circular queue

🔥 最後一點提醒：
你已經不是剛出社會的 junior，「刷題」只是訓練反應速度；
真正的加分點，是你能說明「為什麼這樣設計」、「如何平衡精度與效能」。
面試官看到你能談 trade-off，比看到你解完題更有印象。

Jeff

✅ 一、你應該聚焦的題型範疇
因為你希望從「感測器演算法工程師」轉到「軟件系統架構師」，但你的背景在於訊號與控制，面試可能會涵蓋以下幾個面向：
訊號處理 (Digital Signal Processing, DSP／IIR／FIR／濾波器設計、採樣定理、雜訊抑制、頻譜分析…)
你提到面試考了 IIR Filter 的實作，這類型就屬於訊號處理＋程式實作。
系統建模／控制理論 (State-space、轉移函數、穩定性分析、PID／LQR／MPC)／動態系統分析
這與你研究所與過去背景很吻合。面試如果針對控制理論或演算法工程師轉架構師也可能問這部分。
有教材／題目集可供練習，例如「Closed-Loop PID控制」、「LQR設計」等。
演算法 +系統/軟件架構思維
由於你想進軟件系統架構師，要把握軟體演算法、資料結構、系統設計的基礎，並可將訊號處理與控制理論結合到系統設計中（例如：感測器資料流 →濾波／處理→系統架構）。
所以你既需要「刷題演算法」也要「專業刷題 (DSP/控制)」。
🔍 二、可利用的資源／刷題網站／題庫
雖然市面上專門針對「訊號處理＋控制理論＋面試刷題」的完整平台不多，但我幫你整理以下資源。
資源名稱 類型／內容 適合你怎麼用
DSP & Signal Processing Interview Questions 網頁文章 如 「10 DSP Interview Questions」
也有在論壇如 DSPRelated 的討論題目
可以拿來 做題目清單：哪些基礎概念你還不熟，先列出來逐一複習。
Control Theory 練題 (PDF教材) 如 “Exercise sheet 3 – Control Theory”
、「Control Theory Exercises」
可照著做：寫出狀態空間模型、轉移函數、設計 PID／LQR、分析穩定性。因你已有背景，用這些題庫做為 強化＋回顧。
演算法題庫 (LeetCode／HackerRank等) 雖然不是DSP專門，但你已在刷，可以繼續保持 用於維持「刷題習慣」＋補演算法底子。
🛠 三、為你量身建議的刷題／準備計畫
建議如下：
筆記下「常問訊號處理題型」：FIR/IIR 濾波器設計、採樣／量化、頻譜分析、Z 轉換、雜訊抑制、轉移函數、狀態空間。
筆記下「控制理論題型」：PID／LQR／MPC 設計、穩定性條件、閉迴路轉移函數、線性系統建模。
筆記下「軟體演算法＋系統設計題型」：資料流、感測器演算法、架構決策、效能優化。
幫自己訂一個「實作題清單」如：
實作 FIR 濾波器 (低通、帶通)
實作 IIR 濾波器 (設計雙線性轉換)
模擬一個 PID 控制系統 (運用你的控制理論背景)
將感測器輸入資料 (模擬) 經由濾波／特徵擷取流程，最後輸出一個架構設計思路。
⚠️ 四、注意事項／提醒
雖然刷題很重要，但也不能只刷「理論題」或「演算法題」，而忽略「程式實作能力」與「系統思維」。你已經實作過嵌入式，這是你的優勢，不要丟掉。