《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 10:50:43 566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(xì)分領(lǐng)域中屬于非常不錯(cuò)的SCI期刊，在行業(yè)細(xì)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(duì)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(tuán)隊(duì)會(huì)及時(shí)為您答疑解惑，提供針對(duì)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(jì)
2023-2024國家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計(jì)：
| 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(jī)構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計(jì)：
| 機(jī)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(jì)：
| 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(jì)：
| 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(jì)：
| 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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