所屬分類： 加入收藏 SCIE 期刊 工程技術(shù) 中科院 3區(qū) JCR Q2
數(shù)字信號處理
數(shù)字信號處理雜志簡介
- 出版商：Elsevier Inc.
- 出版語言：English
- TOP期刊：否
- 出版地區(qū)：UNITED STATES
- 是否預(yù)警：否
- 是否OA：未開放
- 出版周期：Quarterly
- 出版年份：1991
- 中文名稱：數(shù)字信號處理
- 是否OA：未開放
數(shù)字信號處理（國際簡稱DIGIT SIGNAL PROCESS，英文名稱Digital Signal Processing）是一本未開放獲取（OA）國際期刊，自1991年創(chuàng)刊以來，始終站在工程技術(shù)研究的前沿。該期刊致力于發(fā)表在工程技術(shù)領(lǐng)域各個方面達到最高科學(xué)標(biāo)準(zhǔn)和具有重要性的研究成果。全面反映該學(xué)科的發(fā)展趨勢，為工程技術(shù)事業(yè)的進步提供了有力的支撐。期刊嚴(yán)格遵循職業(yè)道德標(biāo)準(zhǔn)，對于任何形式的抄襲行為，無論是文字還是圖形，一旦查實，均可能導(dǎo)致稿件被拒絕。
近年來，來自CHINA MAINLAND、USA、India、France、Iran、Turkey、Brazil、Australia、England、Spain等國家和地區(qū)的研究者在《Digital Signal Processing》上發(fā)表了大量的高質(zhì)量文章。該期刊內(nèi)容豐富，包括原創(chuàng)研究、綜述文章、專題觀點、論文預(yù)覽、專家意見等多種類型，旨在為全球該領(lǐng)域研究者提供廣泛的學(xué)術(shù)交流平臺和靈感來源。
在過去幾年中，該期刊保持了穩(wěn)定的發(fā)文量和綜述量，具體數(shù)據(jù)如下：
2014年：發(fā)表文章192篇、2015年：發(fā)表文章146篇、2016年：發(fā)表文章170篇、2017年：發(fā)表文章196篇、2018年：發(fā)表文章221篇、2019年：發(fā)表文章170篇、2020年：發(fā)表文章194篇、2021年：發(fā)表文章330篇、2022年：發(fā)表文章462篇、2023年：發(fā)表文章370篇。這些數(shù)據(jù)反映了期刊在全球工程技術(shù)領(lǐng)域的影響力和活躍度，同時也展示了其作為學(xué)術(shù)界和工業(yè)界研究人員首選資源的地位。《Digital Signal Processing》將繼續(xù)致力于推動工程技術(shù)領(lǐng)域的知識傳播和科學(xué)進步，為全球工程技術(shù)問題的解決貢獻力量。
期刊指數(shù)
- 影響因子：2.9
- 文章自引率：0.1724...
- Gold OA文章占比：5.80%
- CiteScore：5.3
- 年發(fā)文量：370
- 開源占比：0.0233
- SJR指數(shù)：0.799
- H-index：61
- SNIP指數(shù)：1.133
- OA被引用占比：0.1344...
- 出版國人文章占比：0.38
WOS期刊SCI分區(qū)（2023-2024年最新版）
| 按JIF指標(biāo)學(xué)科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學(xué)科：ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC | SCIE | Q2 | 143 / 352 |
59.5% |
| 按JCI指標(biāo)學(xué)科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學(xué)科：ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC | SCIE | Q2 | 140 / 354 |
60.59% |
中科院分區(qū)表
中科院SCI期刊分區(qū) 2023年12月升級版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學(xué)科 | 小類學(xué)科 |
| 否 | 否 | 工程技術(shù) 3區(qū) |
ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC
工程：電子與電氣
3區(qū)
|
CiteScore（2024年最新版）
CiteScore 排名
| CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore 排名 | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| 5.3 | 0.799 | 1.133 |
|
學(xué)術(shù)指標(biāo)分析
影響因子和CiteScore
自引率
影響因子：指某一期刊的文章在特定年份或時期被引用的頻率，是衡量學(xué)術(shù)期刊影響力的一個重要指標(biāo)。影響因子越高，代表著期刊的影響力越大 。
CiteScore：該值越高，代表該期刊的論文受到更多其他學(xué)者的引用，因此該期刊的影響力也越高。
自引率：是衡量期刊質(zhì)量和影響力的重要指標(biāo)之一。通過計算期刊被自身引用的次數(shù)與總被引次數(shù)的比例，可以反映期刊對于自身研究內(nèi)容的重視程度以及內(nèi)部引用的情況。
年發(fā)文量：是衡量期刊活躍度和研究產(chǎn)出能力的重要指標(biāo)，年發(fā)文量較多的期刊可能擁有更廣泛的讀者群體和更高的學(xué)術(shù)聲譽，從而吸引更多的優(yōu)質(zhì)稿件。
期刊互引關(guān)系
| 序號 | 引用他刊情況 | 引用次數(shù) |
| 1 | IEEE T SIGNAL PROCES | 665 |
| 2 | SIGNAL PROCESS | 260 |
| 3 | DIGIT SIGNAL PROCESS | 244 |
| 4 | IEEE T IMAGE PROCESS | 214 |
| 5 | IEEE SIGNAL PROC LET | 186 |
| 6 | IEEE T AERO ELEC SYS | 137 |
| 7 | IEEE T WIREL COMMUN | 115 |
| 8 | IEEE T COMMUN | 101 |
| 9 | IEEE T INFORM THEORY | 91 |
| 10 | IEEE T VEH TECHNOL | 89 |
| 序號 | 被他刊引用情況 | 引用次數(shù) |
| 1 | IEEE ACCESS | 460 |
| 2 | DIGIT SIGNAL PROCESS | 244 |
| 3 | MULTIMED TOOLS APPL | 158 |
| 4 | SENSORS-BASEL | 143 |
| 5 | SIGNAL PROCESS | 96 |
| 6 | CIRC SYST SIGNAL PR | 84 |
| 7 | IEEE T SIGNAL PROCES | 63 |
| 8 | APPL SCI-BASEL | 56 |
| 9 | MECH SYST SIGNAL PR | 45 |
| 10 | IEEE SENS J | 41 |
高引用文章
- Methods for interpreting and understanding deep neural networks引用次數(shù)：164
- Massive MIMO is a reality-What is next? Five promising research directions for antenna arrays引用次數(shù)：49
- Deep fully-connected networks for video compressive sensing引用次數(shù)：30
- Direction finding in MIMO radar with large antenna arrays and nonorthogonal waveforms引用次數(shù)：24
- Fourier-Bessel series expansion based empirical wavelet transform for analysis of non-stationary signals引用次數(shù)：23
- On the asymptotic distribution for the periodograms of almost periodically correlated (cyclostationary) processes引用次數(shù)：15
- Short-time Fourier transform with the window size fixed in the frequency domain引用次數(shù)：14
- RARE-based localization for mixed near-field and far-field rectilinear sources引用次數(shù)：14
- Diffusion generalized maximum correntropy criterion algorithm for distributed estimation over multitask network引用次數(shù)：12
- Human motion recognition exploiting radar with stacked recurrent neural network引用次數(shù)：12
