Ieee Signal Processing Magazine SCIE

国际简称：IEEE SIGNAL PROC MAG 参考译名：IEEE 信号处理杂志

主要研究方向：工程技术-工程：电子与电气非预警期刊审稿周期：较慢,6-12周

《IEEE 信号处理杂志》(Ieee Signal Processing Magazine)是一本由Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.出版的以工程技术-工程：电子与电气为研究特色的国际期刊，发表该领域相关的原创研究文章、评论文章和综述文章，及时报道该领域相关理论、实践和应用学科的最新发现，旨在促进该学科领域科学信息的快速交流。该期刊是一本未开放期刊，近三年没有被列入预警名单。该期刊享有很高的科学声誉，影响因子不断增加，发行量也同样高。

1区中科院分区
Q1 JCR分区
86 年发文量
9.4 IF影响因子
未开放 是否OA
155 H-index
1984 创刊年份
Bimonthly 出版周期
English 出版语言

IEEE Signal Processing Magazine is ranked as the top-cited journal in Electrical and Electronics Engineering, according to the 2010 ISI Journal Citation Report. This publication features tutorial style papers on signal processing research and applications. The primary means of communication of the Society leadership with the entire membership.

Membership in IEEE's technical Societies provides access to top-quality publications such as this one either as a member benefit or via discounted subscriptions. All members of the IEEE Signal Processing Society receive the digital and electronic formats of this publication as part of their membership. In addition, those society members may also add the print version for a nominal fee. Other members of IEEE or its Societies are offered only the print media option. If electronic access is desired, they are encouraged to join the IEEE Signal Processing Society.

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Ieee Signal Processing Magazine期刊信息

ISSN：1053-5888
出版语言：English
是否OA：未开放
E-ISSN：1558-0792
出版地区：UNITED STATES
是否预警：否
出版商：Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
出版周期：Bimonthly
创刊时间：1984
开源占比：0.1285
Gold OA文章占比：5.47%
OA被引用占比：0
出版国人文章占比：0.08
出版撤稿占比：0
研究类文章占比：100.00%

Ieee Signal Processing Magazine CiteScore评价数据（2024年最新版）

CiteScore

SJR

SNIP

CiteScore 指数

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%

名词解释：CiteScore 是衡量期刊所发表文献的平均受引用次数，是在 Scopus 中衡量期刊影响力的另一个指标。当年CiteScore 的计算依据是期刊最近4年（含计算年度）的被引次数除以该期刊近四年发表的文献数。例如，2022年的 CiteScore 计算方法为：2022年的 CiteScore =2019-2022年收到的对2019-2022年发表的文件的引用数量÷2019-2022年发布的文献数量注：文献类型包括：文章、评论、会议论文、书籍章节和数据论文。

Ieee Signal Processing Magazine中科院评价数据

中科院 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

中科院 2022年12月升级版

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

中科院 2021年12月旧的升级版

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

中科院 2021年12月基础版

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

中科院 2021年12月升级版

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

中科院 2020年12月旧的升级版

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

Ieee Signal Processing Magazine JCR评价数据（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%

Ieee Signal Processing Magazine历年数据统计

影响因子

中科院分区

Ieee Signal Processing Magazine中国学者发文选摘

1、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
2、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
3、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
4、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
5、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
6、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
7、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
8、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