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    信號處理雜志

    評價信息:

    影響因子:1.5

    總被引頻次: 2847

    信號處理雜志 北大期刊CSCD期刊統(tǒng)計源期刊

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    主要欄目:

    論文與技術(shù)報告算法研究綜述應用短文與研究通訊等

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    信號處理雜志簡介預計審稿時間:1-3個月

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    a.參考文獻中的每條項目應齊全。

    b.來稿請附300 字以內(nèi)的中英文提要和3—5 個中文關(guān)鍵詞。

    c.稿件編排順序為題名、作者姓名、作者工作單位、所在省市及郵政編碼、摘要、關(guān)鍵詞、正文、參考文獻。

    d.為提升學術(shù)品格及貫徹學術(shù)標準,公正、嚴謹?shù)貙Υ恳黄獊砀?,本刊實行三審終審制。對于重要的或有爭議的稿件,編輯委員會將在與編輯部之外的專門研究人員協(xié)商討論后,最終決定是否錄用,但只以文章質(zhì)量為依據(jù)。

    e.題名應以準確、簡明的詞語反映文章中最重要的特定內(nèi)容。除公知公認者外,盡量不用外文縮略語。

    雜志簡介:

    信號處理雜志月刊知識豐富,內(nèi)容廣泛,貼近大眾,自1985年創(chuàng)刊以來廣受好評,注重視角的宏觀性、全局性和指導性,在業(yè)界形成了一定影響和良好口碑。

    信號處理雜志反映信號處理領(lǐng)域內(nèi)的新理論、新思想、新技術(shù),以及具有中國國內(nèi)外先進水平的新研究成果和技術(shù)進展,達到學術(shù)交流的目的,促進信息科學技術(shù)的發(fā)展。

    信號處理歷史收錄

    統(tǒng)計數(shù)據(jù)

    被引次數(shù)和發(fā)文量統(tǒng)計數(shù)據(jù)

    雜志被引次數(shù)

    雜志發(fā)文量

    年度被引次數(shù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)

    2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022

    本刊文章見刊的年份

    2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003

    在2012年的被引次數(shù)

    25 131 208 167 96 84 43 65 39 44

    被本刊自己引用的次數(shù)

    18 58 51 22 19 11 4 5 3 4

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0245 0.1528 0.3565 0.5201 0.6141 0.6964 0.7385 0.8022 0.8404 0.8834

    本刊文章見刊的年份

    2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004

    在2013年的被引次數(shù)

    13 143 178 173 114 82 81 44 47 33

    被本刊自己引用的次數(shù)

    9 58 46 43 14 8 10 9 5 4

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0124 0.1484 0.3178 0.4824 0.5909 0.6689 0.746 0.7878 0.8325 0.8639

    本刊文章見刊的年份

    2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005

    在2014年的被引次數(shù)

    13 115 192 170 141 111 67 51 42 50

    被本刊自己引用的次數(shù)

    5 38 52 41 25 10 14 7 4 3

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0115 0.1136 0.2839 0.4348 0.5599 0.6584 0.7178 0.7631 0.8004 0.8447

    本刊文章見刊的年份

    2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006

    在2015年的被引次數(shù)

    25 101 172 167 130 117 92 74 44 38

    被本刊自己引用的次數(shù)

    7 36 48 43 26 23 14 13 4 3

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0223 0.1122 0.2654 0.4141 0.5298 0.634 0.7159 0.7818 0.821 0.8549

    本刊文章見刊的年份

    2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007

    在2016年的被引次數(shù)

    14 111 138 169 153 111 114 83 66 48

    被本刊自己引用的次數(shù)

    6 41 33 41 21 16 19 8 5 10

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0116 0.1035 0.2177 0.3576 0.4843 0.5762 0.6705 0.7392 0.7939 0.8336

    本刊文章見刊的年份

    2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008

    在2017年的被引次數(shù)

    20 116 163 132 146 118 99 102 62 56

    被本刊自己引用的次數(shù)

    10 40 42 30 17 20 12 15 6 9

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0169 0.1148 0.2523 0.3637 0.4869 0.5865 0.67 0.7561 0.8084 0.8557

    本刊文章見刊的年份

    2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009

    在2018年的被引次數(shù)

    23 138 148 137 101 106 99 78 64 48

    被本刊自己引用的次數(shù)

    13 56 33 31 14 14 19 7 3 3

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0202 0.1411 0.2708 0.3909 0.4794 0.5723 0.6591 0.7274 0.7835 0.8256

    本刊文章見刊的年份

    2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010

    在2019年的被引次數(shù)

    24 134 245 149 134 65 81 74 58 60

    被本刊自己引用的次數(shù)

    16 54 67 29 31 10 13 14 16 8

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0191 0.126 0.3214 0.4402 0.547 0.5989 0.6635 0.7225 0.7687 0.8166

    本刊文章見刊的年份

    2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011

    在2020年的被引次數(shù)

    30 235 201 209 89 83 66 66 57 50

    被本刊自己引用的次數(shù)

    17 76 41 39 18 22 10 11 11 10

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0231 0.204 0.3587 0.5196 0.5881 0.652 0.7028 0.7537 0.7975 0.836

    本刊文章見刊的年份

    2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012

    在2021年的被引次數(shù)

    41 229 326 166 130 50 62 47 48 52

    被本刊自己引用的次數(shù)

    13 71 68 31 27 8 12 5 11 6

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0302 0.1988 0.4389 0.5611 0.6568 0.6937 0.7393 0.7739 0.8093 0.8476

    本刊文章見刊的年份

    2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013

    在2022年的被引次數(shù)

    72 283 337 272 105 106 46 49 21 37

    被本刊自己引用的次數(shù)

    28 104 84 56 22 12 7 14 1 8

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0472 0.2325 0.4532 0.6313 0.7001 0.7695 0.7996 0.8317 0.8454 0.8697

    文章摘錄

    多維信息聯(lián)合的多基地雷達欺騙干擾抑制技術(shù)

    手指靜脈圖像血管網(wǎng)分形修復方法

    OFDM稀疏信道估計中基于樹狀隨機搜索導頻設計新方法

    采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡的智能抗干擾決策引擎研究

    面向室內(nèi)定位的DHOHF-Elman神經(jīng)網(wǎng)絡算法

    利用遷移學習的量化核最小平均P范數(shù)算法

    利用深度學習方法的相干源DOA估計

    無人機毫米波信道建模及統(tǒng)計特性研究

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