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Ieee Signal Processing Magazine
  • 中科院分区：1区
  • JCR分区：Q1
  • CiteScore ：27.2

Ieee Signal Processing MagazineSCIE

国际简称：IEEE SIGNAL PROC MAG 中文名称：IEEE 信号处理杂志

Ieee Signal Processing Magazine杂志是一本工程技术-工程：电子与电气应用杂志。是一本享有盛誉的顶级学术杂志，由Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.出版，该期刊创刊于1984年，出版周期为Bimonthly，始终保持着高质量和高水平的学术内容。在中科院分区表2023年12月升级版中，被归类为大类学科分区1区，显示出其卓越的学术水平和影响力。

  • ISSN：1053-5888

  • 出版地区：UNITED STATES

  • 出版周期：Bimonthly

  • E-ISSN：1558-0792

  • 创刊时间：1984

  • 出版语言：English

  • 是否OA：未开放

  • 预计审稿时间： 较慢,6-12周

  • 影响因子：9.4

  • 是否预警：否

  • 研究方向：工程技术,工程：电子与电气

  • 年发文量：86

  • 研究类文章占比：100.00%

  • Gold OA文章占比：5.47%

  • H-index：155

  • 出版国人文章占比：0.08

  • 开源占比：0.1285

  • 文章自引率：0.0067...

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杂志简介 期刊指数 中科院分区表 JCR 分区 CiteScore 分区 文章摘录 相关杂志

杂志简介

根据 2010 年 ISI 期刊引证报告，IEEE 信号处理杂志被评为电气和电子工程领域引用率最高的期刊。该出版物以教程形式刊登了信号处理研究和应用方面的论文。这是学会领导层与全体会员沟通的主要方式。

加入 IEEE 技术学会后，会员可以享受会员福利或以折扣订阅的方式阅读此类高质量出版物。作为会员，所有 IEEE 信号处理学会会员均可获得该出版物的数字版和电子版。此外，这些学会会员还可以以象征性的费用购买印刷版。IEEE 或其学会的其他会员只能选择印刷版。如果希望以电子版阅读，我们鼓励他们加入 IEEE 信号处理学会。

值得一提的是，Ieee Signal Processing Magazine已成功入选 SCIE（科学引文索引扩展板） 等国际知名数据库，这进一步彰显了其作为国际优秀期刊的卓越地位和广泛影响力。自创刊以来，该杂志一直保持着Bimonthly的出版周期，以高质量、高水平的学术内容著称。在JCR（Journal Citation Reports）分区等级中，该期刊荣获Q1评级。此外，其CiteScore指数达到27.2，该期刊2023年的影响因子达到9.4，再次验证了其优秀学术水平。

Ieee Signal Processing Magazine是一本未开放获取期刊，但其高质量的学术内容和广泛的影响力使其成为了工程技术-ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC研究领域不可或缺的重要刊物。无论是对于学者、研究人员还是学术界来说，该期刊都是一份不可或缺的重要资源。

期刊指数

中科院SCI分区
CiteScore指数
自引率
发文量
影响因子

中科院SCI分区是中国科学院对SCI期刊进行的一种分类和评级。在学术界，中科院SCI分区被广泛应用于科研业绩奖励、职称评审等方面。许多高校和科研单位会按照中科院SCI分区的标准来加权计算科研成果的影响力。因此，对于科研工作者来说，了解中科院SCI分区的标准和方法，以及具体的分区结果，对于评估自己的科研成果和选择合适的期刊发表论文都非常重要。

CiteScore（或称为引用指数）是由全球著名学术出版商Elsevier于2016年12月基于Scopus数据源推出的期刊评价指标。CiteScore指数能够反映期刊在较长时间内的平均影响力。通过计算期刊过去四年内发表的文章被引用的次数，这使得该指标能够更准确地评估期刊的影响力和学术价值。

自引率的计算公式为：自引率 = （期刊自己发表的文章被自己引用的次数） / （期刊自己发表的文章总数）。其中，期刊自己发表的文章指的是该期刊所发表的所有论文，包括文章、综述、简报、通讯等各类论文。如果自引率过高，可能会影响到该期刊的学术声誉和权威性。

中科院分区表

中科院 SCI 期刊分区 2023年12月升级版

Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
否 否 工程技术 1区
ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程：电子与电气
2区

JCR 分区（2023-2024年最新版）

按JIF指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科：ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC SCIE Q1 12 / 352

96.7%
按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科：ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC SCIE Q1 5 / 354

98.73%

CiteScore 分区（2024年最新版）

CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
27.2 4.896 5.469
学科类别 分区 排名 百分位
大类：Mathematics 小类：Applied Mathematics Q1 2 / 635

99%
大类：Mathematics 小类：Electrical and Electronic Engineering Q1 8 / 797

99%
大类：Mathematics 小类：Signal Processing Q1 2 / 131

98%

文章摘录

  • Physics-Inspired Compressive Sensing: Beyond deep unrolling Author: Zhang, Jian; Chen, Bin; Xiong, Ruiqin; Zhang, Yongbing Journal: IEEE SIGNAL PROCESSING MAGAZINE. 2023; Vol. 40, Issue 1, pp. 58-72. DOI: 10.1109/MSP.2022.3208394
  • Learning Nonlocal Sparse and Low-Rank Models for Image Compressive Sensing: Nonlocal sparse and low-rank modeling Author: Zha, Zhiyuan; Wen, Bihan; Yuan, Xin; Ravishankar, Saiprasad; Zhou, Jiantao; Zhu, Ce Journal: IEEE SIGNAL PROCESSING MAGAZINE. 2023; Vol. 40, Issue 1, pp. 32-44. DOI: 10.1109/MSP.2022.3217936
  • Bayesian Deep Learning for Image Reconstruction: From structured sparsity to uncertainty estimation Author: Dong, Weisheng; Wu, Jinjian; Li, Leida; Shi, Guangming; Li, Xin Journal: IEEE SIGNAL PROCESSING MAGAZINE. 2023; Vol. 40, Issue 1, pp. 73-84. DOI: 10.1109/MSP.2022.3176421
  • Physics-Driven Deep Learning Methods for Fast Quantitative Magnetic Resonance Imaging: Performance improvements through integration with deep neural networks Author: Zhu, Yanjie; Cheng, Jing; Cui, Zhuo-Xu; Zhu, Qingyong; Ying, Leslie; Liang, Dong Journal: IEEE SIGNAL PROCESSING MAGAZINE. 2023; Vol. 40, Issue 2, pp. 116-128. DOI: 10.1109/MSP.2023.3236483
  • Physics-Driven Synthetic Data Learning for Biomedical Magnetic Resonance: The imaging physics-based data synthesis paradigm for artificial intelligence Author: Yang, Qinqin; Wang, Zi; Guo, Kunyuan; Cai, Congbo; Qu, Xiaobo Journal: IEEE SIGNAL PROCESSING MAGAZINE. 2023; Vol. 40, Issue 2, pp. 129-140. DOI: 10.1109/MSP.2022.3183809
  • Physics-/Model-Based and Data-Driven Methods for Low-Dose Computed Tomography: A survey Author: Xia, Wenjun; Shan, Hongming; Wang, Ge; Zhang, Yi Journal: IEEE SIGNAL PROCESSING MAGAZINE. 2023; Vol. 40, Issue 2, pp. 89-100. DOI: 10.1109/MSP.2022.3204407
  • High-Dimensional MR Spatiospectral Imaging by Integrating Physics-Based Modeling and Data-Driven Machine Learning: Current progress and future directions Author: Lam, Fan; Peng, Xi; Liang, Zhi-Pei Journal: IEEE SIGNAL PROCESSING MAGAZINE. 2023; Vol. 40, Issue 2, pp. 101-115. DOI: 10.1109/MSP.2022.3203867
  • Physics-Embedded Machine Learning for Electromagnetic Data Imaging: Examining three types of data-driven imaging methods Author: Guo, Rui; Huang, Tianyao; Li, Maokun; Zhang, Haiyang; Eldar, Yonina C. Journal: IEEE SIGNAL PROCESSING MAGAZINE. 2023; Vol. 40, Issue 2, pp. 18-31. DOI: 10.1109/MSP.2022.3198805

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