《Ieee Signal Processing Magazine》雜志的收稿范圍和要求是什么?
來源:優(yōu)發(fā)表網(wǎng)整理 2024-09-18 10:50:43 368人看過
《Ieee Signal Processing Magazine》雜志收稿范圍涵蓋工程技術(shù)全領(lǐng)域,此刊是該細分領(lǐng)域中屬于非常不錯的SCI期刊,在行業(yè)細分領(lǐng)域中學(xué)術(shù)影響力較大,專業(yè)度認(rèn)可很高,所以對原創(chuàng)文章要求創(chuàng)新性較高,如果您的文章質(zhì)量很高,可以嘗試。
平均審稿速度 較慢,6-12周 ,影響因子指數(shù)9.4。
該期刊近期沒有被列入國際期刊預(yù)警名單,廣大學(xué)者值得一試。
具體收稿要求需聯(lián)系雜志社或者咨詢本站客服,在線客服團隊會及時為您答疑解惑,提供針對性的建議和解決方案。
出版商聯(lián)系方式:IEEE-INST ELECTRICAL ELECTRONICS ENGINEERS INC, 445 HOES LANE, PISCATAWAY, USA, NJ, 08855-4141
其他數(shù)據(jù)
是否OA開放訪問: | h-index: | 年文章數(shù): |
未開放 | 155 | 86 |
Gold OA文章占比: | 2021-2022最新影響因子(數(shù)據(jù)來源于搜索引擎): | 開源占比(OA被引用占比): |
5.47% | 9.4 | 0.12... |
研究類文章占比:文章 ÷(文章 + 綜述) | 期刊收錄: | 中科院《國際期刊預(yù)警名單(試行)》名單: |
100.00% | SCIE | 否 |
歷年IF值(影響因子):
歷年引文指標(biāo)和發(fā)文量:
歷年中科院JCR大類分區(qū)數(shù)據(jù):
歷年自引數(shù)據(jù):
發(fā)文統(tǒng)計
2023-2024國家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計:
國家/地區(qū) | 數(shù)量 |
USA | 172 |
England | 47 |
CHINA MAINLAND | 43 |
France | 24 |
GERMANY (FED REP GER) | 24 |
Italy | 24 |
Switzerland | 22 |
Canada | 18 |
Spain | 16 |
Australia | 14 |
2023-2024機構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計:
機構(gòu) | 數(shù)量 |
MASSACHUSETTS INSTITUTE OF TECHN... | 25 |
IEEE | 23 |
STANFORD UNIVERSITY | 22 |
UNIVERSITY OF LONDON | 19 |
UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM | 16 |
CARNEGIE MELLON UNIVERSITY | 13 |
IMPERIAL COLLEGE LONDON | 12 |
INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES ... | 12 |
UNIVERSITY OF MINNESOTA SYSTEM | 12 |
DUKE UNIVERSITY | 11 |
近年引用統(tǒng)計:
期刊名稱 | 數(shù)量 |
IEEE SIGNAL PROC MAG | 99 |
IEEE T SIGNAL PROCES | 81 |
IEEE T GEOSCI REMOTE | 51 |
P IEEE | 40 |
IEEE T AERO ELEC SYS | 32 |
J ACOUST SOC AM | 29 |
FRONT NEUROSCI-SWITZ | 27 |
IEEE GEOSCI REMOTE S | 23 |
IEEE J-STSP | 22 |
IEEE-ACM T AUDIO SPE | 21 |
近年被引用統(tǒng)計:
期刊名稱 | 數(shù)量 |
IEEE ACCESS | 946 |
IEEE T SIGNAL PROCES | 335 |
SENSORS-BASEL | 297 |
IEEE T GEOSCI REMOTE | 183 |
IEEE T VEH TECHNOL | 158 |
SIGNAL PROCESS | 155 |
REMOTE SENS-BASEL | 146 |
IEEE T COMMUN | 122 |
MULTIMED TOOLS APPL | 110 |
IEEE SIGNAL PROC LET | 107 |
近年文章引用統(tǒng)計:
文章名稱 | 數(shù)量 |
Generative Adversarial Networks ... | 112 |
Advanced Deep-Learning Technique... | 87 |
Using Deep Neural Networks for I... | 52 |
Transforming Energy Networks via... | 45 |
Model Compression and Accelerati... | 44 |
Robust Subspace Learning Robust ... | 42 |
Sparse Signal Processing for Gra... | 38 |
IoT Security Techniques Based on... | 37 |
Learning Graphs From Data | 37 |
Toward Millimeter-Wave Joint Rad... | 31 |
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