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信号处理杂志
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《信号处理》杂志创办于1985,是中国科学技术协会主管的国家重点学术期刊,统计源期刊,影响因子1.502,现被北大核心期刊(中国人文社会科学核心期刊)等机构收录,主要征稿方向:论文与技术报告、算法研究、综述、应用、短文与研究通讯等...
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国电子学会
  • 国际刊号:1003-0530
  • 国内刊号:11-2406/TN
  • 出版地方:北京
  • 邮发代号:18-143
  • 创刊时间:1985
  • 发行周期:月刊
  • 业务类型:期刊征订
  • 全年订价:¥ 662.40
  • 综合影响因子:0.596
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信号处理期刊分类: 期刊 > 自然科学与工程技术 > 信息科技 > 电信技术
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主管单位:中国科学技术协会
主办单位:中国电子学会
出版地方:北京
快捷分类:电子
国际刊号:1003-0530
国内刊号:11-2406/TN
邮发代号:18-143
创刊时间:1985
发行周期:月刊
期刊开本:A4
下单时间:1-3个月

信号处理杂志简介

《信号处理》是国内唯一有关信号处理专业后级学术期刊。本刊是反映信号处理领域内的新理论、新思想、新技术及具有国内外先进水平的最新研究成果和技术发展的刊物。

《信号处理》(月刊)创刊于1985年,由中国科协主管,中国电子学会主办,期刊是国内唯一的有关信号处理专业的一级学术月刊,每月25日出版。本刊办刊宗旨是反映信号处理领域内的新理论、新思想、新技术,以及具有国内外先进水平的最新研究成果和技术进展。达到学术交流的目的,促进信息科学技术的发展。

信号处理栏目设置

论文与技术报告、算法研究、综述、应用、短文与研究通讯等

信号处理杂志社 2019年第05期文档目录

信号处理杂志论文与技术报告

基于压缩感知的地基MIMO SAR近场层析成像研究

摘要:合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)层析技术是一种通过多航迹观测,获取目标高程信息,重建目标三维结构的重要手段。目前,层析SAR成像多应用于星载与机载平台,均以远场假设为基础,即认为雷达与目标间的距离远大于目标几何尺寸,此时多航迹观测雷达对目标的视角变化很小,目标的散射特征变化很小。但是在近场构型下,多航迹观测雷达对目标的视角变化大,目标的散射特征变化大,现有基于远场假设的层析处理方法不再适用。为解决这一问题,本文研究了基于压缩感知的地基多输入多输出(Multiple Input Multiple Output, MIMO)SAR近场层析成像方法,主要包含了以下方法创新:(1)基于孤立强点定标完成通道间幅相误差补偿,提高成像质量;(2)基于散射体结构信息与闪烁强点剔除实现高精度多图配准;(3)利用解斜思想与三维空间几何关系估计高程信息。最后,本研究实现了基于Ku频段MIMO SAR的建筑物三维结构反演。
729-740

基于多项式卡尔曼滤波的船舶轨迹预测算法

摘要:考虑到在船舶航行的实际过程中,船舶自动识别系统(AIS)设备提供的船舶运动点迹往往呈现出信息缺失、非线性、多机动的问题,导致利用AIS设备辅助海上指挥系统难以准确判断船舶位置。针对以上问题,本文在传统卡尔曼滤波理论的基础上构建多项式卡尔曼滤波器拟合非线性系统,补偿航迹定位数据信息缺失、更新较慢等问题,并基于经纬度信息预测船舶运动轨迹。结果表明,该方法实现简单且收敛迅速,能够有效解决实际过程中船舶轨迹的预测问题,满足基本的实效性与准确性,能够为相关海事部门预测船舶目的、行为提供较为可靠的辅助手段。
741-746

基于特征提取和机器学习的文档区块图像分类算法

摘要:文档区块图像分类对于文档版面图像的理解和分析至关重要。在传统机器学习分类模型中,直接使用图像作为输入会导致学习模型参数量过大而无法进行有效的训练。为了克服这个困难,我们针对文档区块图像设计了一组有效的特征,并提出了基于这些特征和机器学习的文档区块分类算法。在特征设计上,我们提取了几何、灰度、区域、纹理和内容五方面在内的32种特征,以增强特征针对区块类别的分辨能力。在分类器方面,我们在所提出的特征上对传统机器学习分类模型、自动机器学习方法以及深度学习均进行了实验。在公开数据集上的实验结果表明,我们提出的文档版面区块分类算法具有很高的分类准确率,并且效率很高。另外,我们实现了一个简单的分步文档版面分析算法,以展示所提出的区块分类算法的推广能力。
747-757

基于全注意力机制的多步网络流量预测

摘要:预测资源分配能有效利用无线网络的剩余资源服务非实时业务,其中的关键问题之一是剩余资源的预测,可转化为实时业务流量预测问题。本文把面向自然语言处理提出的全注意力机制引入到时间序列预测问题中,预测未来分钟级时间窗内秒级的流量,通过在每秒记录的实测流量数据集上进行训练和测试,与其他基于循环神经网络和线性、非线性预测模型的方法在复杂度(由训练和测试时间衡量)、预测精度(由平均相对百分比误差衡量)和预测误差统计特性(由预测误差的均值和标准差衡量)等方面进行比较。研究结果表明,与无注意力机制的循环神经网络相比,所设计的基于全注意力机制的方法计算复杂度低,由于多步预测的累积误差,在预测精度方面增益不明显。
758-767
信号处理杂志算法研究

基于轻量化网络的光学遥感图像飞机目标检测

摘要:光学遥感图像飞机检测是遥感分析的重要研究方向。现有检测方法难以达到满意的效果,传统检测方法由于手工特征建模困难,易受背景干扰,导致其鲁棒性普遍偏低;而以复杂度提升为代价来提高检测性能的深度学习目标检测方法无法在资源受限下的星载平台得到广泛应用。针对上述问题,本论文提出一种具有轻量化多尺度特点的深度学习飞机目标检测方法。在多尺度目标检测框架(SSD)基础上,利用密集连接结构和双卷积通道构成具有特征重复利用、计算效率高等特点的基础骨干网络,之后连接一个由残差模块和反卷积构成的多尺度特征融合检测模块,以提高飞机小目标的检测性能。实验结果表明,在多种复杂机场场景中,本文的方法与当前经典的深度学习目标方法相比,在保持较高目标检测精度的同时,又能具有较低的计算复杂度。
768-774

基于迭代超分辨的单快拍DOA估计方法

摘要:单快拍DOA估计方法可解决短时突发信号和相干信源背景下传统方法面临的秩亏损问题。本文提出一种基于迭代超分辨的单快拍DOA估计方法,利用迭代超分辨技术估计阵列的协方差矩阵,然后采用求根MUSIC算法实现对DOA的估计。该方法无需谱峰搜索,可在不损失阵列孔径的同时实现单快拍DOA估计。论文推导了基于最小方差无畸变响应原则的迭代超分辨技术,仿真分析了空间角度划分、迭代次数、信噪比等参数对DOA分辨的正确率和估计精度的影响,与已有方法的对比结果验证了本文方法的有效性。
775-780

正交散斑鬼成像

摘要:鬼成像是一种非定域成像方法。相比传统成像,其抗环境干扰能力更强,但存在着所需的测量次数过多和成像质量不高的问题。提出了一种基于正交散斑的关联成像方案,通过使用离散余弦散斑照射物体和重建算法获得物体图像。研究结果表明该方案可以有效提高成像质量,减少测量次数。该方案本质上是根据物体的先验信息选取照射的物体散斑,是一种对散斑的优化方法,具有操作简便、效果显著的优势,可促进未来关联成像的实用化发展。
781-785

GPFR混合模型的动态模型选择算法

摘要:作为一种有效的数据建模和分析工具,高斯过程混合(MGP)模型被广泛地应用于时间序列的分析与预测,并成为一种新的机器学习模型。在传统的MGP模型中,高斯过程(GP)的均值被假设为零,这给其应用带来了很大的局限性,因此人们提出了可进行均值函数学习的高斯过程函数回归(GPFR)模型及其混合模型(MGPFR)进行更为精细的数据建模。与MGP模型一样,MGPFR模型同样存在着模型选择的问题。为了解决MGPFR模型的模型选择问题,本文将同步平衡准则进行了推广,并提出了相应的模型选择和动态模型选择算法,并通过实验发现了惩罚项系数的合理区间。实验表明,这些算法在模型选择和预测上均有很好表现,并且能够有效地应用于曲线聚类。
786-794

广义复相关熵与相干分布式非圆信号DOA估计

摘要:针对相干分布式非圆信号参数估计算法在脉冲噪声环境下性能退化的问题,本文提出了广义复相关熵的概念,并给出了基于广义复相关熵的相干分布式非圆信号DOA(Direction of Arrival)估计方法。该算法首先由分布式信源模型获得入射信号的阵列输出信号,利用信号的非圆特性得到扩展阵列输出信号,再通过扩展阵列输出信号的广义复相关熵矩阵获取信号子空间,避开了传统二阶统计量算法在脉冲噪声下不适应的问题,最后由信号子空间旋转不变特性得到信号的中心波达方向角度。仿真实验结果表明,在Alpha稳定分布噪声条件下,与传统算法相比,本文所提算法具有更好的性能。
795-801

基于2DPCA-SCN正则化的SAR图像目标识别方法

摘要:合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像解译是一项重大的科学应用挑战,SAR图像目标识别已成为该领域的主要研究方向之一。针对SAR图像识别算法训练参数较多的问题,本文提出一种二维主成分分析(two-dimensional principal component analysis,2DPCA)与L2正则化约束的随机配置网络(stochastic configuration network,SCN)进行集成学习的SAR图像目标识别方法。2DPCA不仅能够有效地提取出目标的特征信息而且通过稀疏表征方式降低数据量,SCN正则化算法参数较少且可以有效避免网络过拟合问题,提高网络的识别率。我们将提出的方法在MSTAR(moving and stationary target acquisition and recognition)数据集上进行实验,结果表明该方法相对传统方法具有更高的识别率。
802-808

基于斜距高阶近似的弧形阵列SAR成像方法

摘要:弧形阵列合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)是一种新型的针对广域观测的阵列成像雷达,其具有观测范围广,分辨率高等特点。由于其回波信号方位向等角度间隔采样,目标精确的二维频谱难以有效推导,并且已有的线性阵列成像算法不再适用。针对上述问题,本文提出了一种基于斜距高阶近似的弧形阵列SAR成像处理方法,该方法首先对斜距模型进行高阶近似,然后推导了雷达回波信号的二维频谱,之后在二维频域补偿距离徙动及距离方位的耦合,最终得到聚焦图像。点阵目标的仿真结果验证了该成像方法的有效性。
809-815

融合暗通道滤波和空间金字塔的图像去雾算法

摘要:针对红外摄像机在有雾天气下红外图像降质的问题,本文提出一种融合暗通道滤波和空间金字塔的图像去雾算法(Dark channel filtering and spatial pyramid algorithm,后文简称DCF-SP)用于海上红外图像的去雾。首先,对海上红外图像进行自适应的海天分割,再将天空区域均分为四个子空间,定位灰度均值最大的子空间,重复迭代上述过程,将三级分割后的最亮子块中邻域像素亮度最大的值视为大气光估计值。接着,对清晰和带雾红外图像进行最小值滤波,得到清晰红外图像暗通道值趋于零的先验知识,最后估计出暗通道透射率,实现红外图像去雾。实验结果表明,对比现有去雾算法,DCF-SP算法鲁棒性更高运行时间更短,且更能保留图像目标的边缘信息,EPI和SSIM指标分别达到0.95和0.9425。
816-824
信号处理杂志应用

动平台分布式相参雷达系统分析

摘要:分布式相参雷达通过相参处理,可提升N~3倍回波信噪比,从而可大幅度提高目标探测性能,因此分布式相参雷达具有重要的价值。对于地基分布式相参雷达,目前已经进行了大量的研究。本论文将分布式相参雷达系统扩展到运动平台,分析了运动平台下分布式相参雷达所面临的非均匀杂波背景下目标检测以及时/空/频(相)同步等挑战,并对相关问题进行了建模分析,最后对动平台分布式相参雷达系统进行了硬件搭建并对动平台雷达系统性能进行了初步的实验测试。
825-830

基于高斯过程混合模型的国债收益率预测

摘要:债券分析的核心问题是发现偿还期限与到期收益率之间的关系,即利率期限结构,而实际上国债利率期限结构是最为重要和基本的模式。目前人们对于利率期限结构的分析主要采用经济理论模型和数量模型进行,但是这两种方法都难于对国债收益率进行有效的预测。基于高斯过程混合模型强大的数据拟合和分析能力,本文将其应用于国债收益率的建模和预测。本文采用国债收益率数据作为输出变量,筛选出对国债收益率影响最强的一组作用因子作为驱动或输入变量,然后利用高斯过程混合模型对数据进行学习和建模,并依此对国债收益率进行建模和分析。实验结果表明高斯过程混合模型能够更好的描述国债利率期限结构。相比于其他机器学习模型和算法,高斯过程混合模型在国债收益率的测试数据上获得了更好准确的预测结果。
831-836

认知无线电中基于LSTM网络的MAC协议识别

摘要:认知无线电是缓解频谱资源短缺的关键技术之一。媒体访问控制(Medium Access Control,MAC)协议识别对于扩展认知无线电的应用有着重要的实用价值。传统的MAC协议识别技术准确率不高,同时依赖手动特征提取。为了克服这些问题,本文引入深度学习思想,提出了基于长短期记忆(Long Short-term Memory,LSTM)网络的MAC协议识别方法。该方法充分考虑接收信号的时域相关性,利用LSTM网络构造分类器,实现了四种常见MAC协议的识别。实验结果表明,与传统的机器学习算法相比,本文方法能够在较少人工干预的条件下达到更高的识别精度,具有很好的应用前景。
837-842

实时自适应的立体匹配网络算法

摘要:立体匹配是一个经典的计算机视觉问题。采用传统方法或卷积神经网络(CNN)方法的立体匹配,其精确度和实时性不能满足实际的在线应用。针对该问题,本文提出一种实时自适应的立体匹配网络算法,通过引入一种新的轻量级的、有效的结构模块自适应立体匹配网络(Modularly Adaptive Stereo Network,MASNet),在网络中嵌入无监督损失模块和残差细化模块,使立体匹配的准确性和实时性得到提高。实验结果表明,本文方法相比具有相似复杂度的模型,精确度更高,并且能以平均约25帧每秒的处理速度达到在线使用的要求。
843-849

一种两维稀疏的3D-SAR成像方法

摘要:下视阵列3D-SAR避免了多次飞行带来的去相关问题并且能够很好解决侧视SAR成像存在的阴影、叠掩等问题。但是常规下视阵列3D-SAR跨航向阵元数目较多,增加了系统的成本和复杂度;而且雷达数据需要在三个维度进行采样,回波数据量大。针对以上问题,本文提出了一种跨航向和航迹向两维稀疏的3D-SAR成像算法。在跨航向进行阵列天线随机布局,减少了阵列天线的阵元数目,在航迹向随机稀疏采样,减少了航迹向采样点数。本文采用正交匹配追踪方法对两个维度数据进行稀疏重构。最后,通过点目标仿真实验验证了成像算法的有效性。
850-859

船舶辐射噪声信号相似度评估方法研究

摘要:船舶辐射噪声的信号相似度评估结果,可为噪声信号来源判定、仿真信号置信度评价等应用提供一种判断依据。提出一种船舶辐射噪声的信号相似度评估方法,综合了船舶辐射噪声信号的听觉、连续谱、线谱和调制谱特征,针对每一特征选择了具体指标参数和特征相似度的计算方法,然后在各特征相似度基础上实现船舶辐射噪声信号之间总体相似度的计算。利用实测船舶辐射噪声信号进行了数据试验,并给出了详细的评估和数据分析过程。试验结果表明,采用该方法得出的相似度评估数据,与船舶辐射噪声信号的实际相似情况一致,且数值区间的可分性好,因而具有较高的可信度。
860-869

利用并联CNN-LSTM的调制样式识别算法

摘要:为了提高基于卷积神经网络的调制样式识别算法性能,利用CNN的空间特征提取能力和LSTM时序特征提取能力,设计了CNN-LSTM并联网络,上支路由一层卷积层和一层池化层组成,下支路使用单层LSTM网络。直接将同向分量和正交分量作为输入数据,上下支路提取信号的空间和时间特征,提高特征表达能力。对BPSK、QPSK、8PSK、16QAM、32QAM、16APSK、32APSK等7种信号的调制样式识别仿真实验结果表明:算法无需人为设计特征参数,减少人为因素影响,同时该算法在低信噪比下具有较好的识别性能。
870-876

基于边界先验双模型贝叶斯决策的红外图像海天线检测

摘要:为了解决红外图像在复杂海面干扰下的海天线检测问题,本文提出了一种基于边界先验双模型贝叶斯决策的海天线检测方法。该方法首先将海空背景下的红外图像划分为子图像块,以子图像块的离散余弦变换的主余弦谱作为子图像块特征;然后,基于边界先验建立了海、天子图像块的贝叶斯决策模型,对海、天子图像块进行粗划分;之后,利用粗划分的子图像块集合建立细划分贝叶斯决策模型,利用重叠子图像块滑动细划分方法,获取海天线上候选点;最后,利用随机抽样一致性(RANSAC)算法得到海天线模型参数,实现海天线的检测。实验结果表明,该方法能有效检测出复杂海空背景下的海天线,对于海杂波、亮斑等干扰较多的复杂红外图像具有更优的检测效果,运算速度较快。
877-887

轻量化多特征融合的指纹分类算法研究

摘要:快速准确的指纹分类在大型指纹识别系统中是加速目标指纹查找的关键技术。目前,指纹分类算法存在复杂度高、操作繁琐、参数较多、所需数据规模大、且无法充分利用指纹特征信息等问题。神经网络深层提取的特征更加关键,也更有代表性,但忽略了部分浅层信息。针对指纹分类存在的问题,本文提出一种轻量化多特征融合的指纹分类算法。该算法设计了轻量化Finger-SqueezeNet来训练指纹图像,采用查表法求得指纹的细化图之后,利用改进的分布求和梯度法求取相应细化图的感兴趣区域(Region Of Interest,ROI)图像;将指纹ROI图像输入网络深层与提取的特征图进行特征融合,使得深层网络也能获得浅层中纹线准确的走向信息,从而增强网络对于纹型的敏感度;采用Maxout激活函数对网络提取的特征进行激活。实验结果表明,本文算法不仅减少了训练参数量,而且通过指纹ROI图像补偿深层特征图,更加充分利用了指纹的纹型信息,轻量化算法也可为指纹分类模型拓展到移动端提供理论支撑。
888-896
信号处理杂志短文与研究通讯

强海洋湍流水下光通信系统误码率研究

摘要:水下无线光通信(underwater wireless optical communication,UWOC)系统具有宽带宽、低衰减、低延时、高速率等优点,可满足水下高速通信需求。然而,除了水下吸收、散射外,湍流效应也会限制系统的通信质量和传输距离。探讨了外差式差分移相键控(differential phase shift keying,DPSK)调制对系统误码率(bit error rate,BER)的提升能力。假定强海洋湍流信道为Gamma-Gamma分布,利用改进的Rytov方法,得出了UWOC系统采用平面波和球面波传输时的闪烁系数表达式,借助于Whittaker M函数推导了DPSK调制的BER解析式。仿真分析了在不同的海洋湍流参数和通信距离下两种光波传输的BER,并与OOK调制的BER作了对比。结果表明,UWOC系统采用DPSK调制和球面波传输,在较小的均方温度耗散率、较小的温度和盐度波动对海洋湍流贡献的比值、较大的湍流动能耗散率的海洋中及通过较短的通信距离传输可以得到更优的BER。
897-903

一种结合散射相似性和Wishart的极化SAR图像分类方法

摘要:针对基于H/α平面的目标分类方法运算量偏大的缺点,本文提出了一种结合散射相似性和Wishart的极化合成孔径雷达图像分类方法,提升了数据处理效率。该方法使用参数替代,将目标相干矩阵进行归一化,得到和H/α相似的分类效果,且避免计算特征值和特征向量,从而大幅提高了分类效率;通过结合Wishart迭代分类器进行分类来提升分类效果。最后通过对Radarsat-2卫星获取的黄河冰凌区域进行地物分类实验验证了本文方法的有效性,且该方法具有更好的运算效率和地物分类效果。
904-910

Lasso约束下融和光流信息的DCF目标跟踪算法

摘要:视频目标跟踪是计算机视觉的基础问题之一。近来由于discriminative correlation filter(DCF)跟踪器的高效性和鲁棒性,出现了许多基于DCF的目标跟踪算法。为了克服DCF跟踪器对运动模糊目标的不适应性,本文提出了一种利用Lasso约束并融入光流信息的目标跟踪算法。首先在跟踪器抽取特征通道块中融入光流特征。然后在通道块之后进行多特征融合。其次利用Lasso约束DCF跟踪器的目标函数。考虑到所约束的目标函数在定义域上不连续和目标跟踪的优化效率。最后,采用块坐标下降算法来优化所约束的目标函数。实验结果表明,与基于DCF视觉跟踪算法相比,所提出的算法可以有效的处理运动模糊目标,实现复杂环境下鲁棒的视觉目标跟踪。
911-918

深度学习和迭代量化在图像检索中的应用研究

摘要:基于内容的图像检索的关键在于对图像进行特征提取和对特征进行多比特量化编码。近年来,基于内容的图像检索使用低级可视化特征对图像进行描述,存在'语义鸿沟'问题;其次,传统量化编码使用随机生成的投影矩阵,该矩阵与特征数据无关,因此不能保证量化的精确度。针对目前存在的这些问题,本文结合深度学习思想与迭代量化思想,提出基于卷积神经网络VGG16和迭代量化(Iterative Quantization, ITQ)的图像检索方法。使用在公开数据集上预训练VGG16网络模型,提取基于深度学习的图像特征;使用ITQ方法对哈希哈函数进行训练,不断逼近特征与设定比特数的哈希码之间的量化误差最小值,实现量化误差的最小化;最后使用获得的哈希码进行图像检索。本文使用查全率、查准率和平均精度均值作为检索效果的评价指标,在Caltech256图像库上进行测试。实验结果表明,本文提出的算法在检索优于其他主流图像检索算法。
919-925

基于极坐标格式算法的地基雷达数据处理方法

摘要:近年来,地基合成孔径雷达(Ground-based synthetic aperture radar,GBSAR)被广泛应用于地表形变监测和大型建筑物形变监测。极坐标格式算法(Polar Format Algorithm,PFA)是一种典型的聚束SAR高分辨率成像算法,本文针对地基SAR应用于特定监测目标场景这种应用背景,将极坐标格式算法应用于其中,提出了一种基于极坐标格式算法的地基雷达数据处理方法,建立了地基雷达的成像几何,结合chirp Z变换降低了算法的复杂度,从信号的相位历程这一角度分析了该方法的基本原理,最后通过仿真数据和实测数据验证了该理论方法的正确性和可行性。
926-932
信号处理杂志默认

《信号处理》“大数据时代的智能信号处理”专题(正刊)征稿通知

摘要:随着信息技术的高速发展,在现代社会生活中每天都有着各式各样的大量数据产生。大数据时代已然来临,而如何合理地存储、处理以及利用这些数据就成为了受到广泛关注的焦点性问题。一方面,大数据更加依赖具有学习能力、推理能力和优化能力的智能信号处理方法;另一方面,大数据为智能信号处理方法的发展提供了条件。大数据时代的智能信号处理是以信号模型为驱动,以大样本为基础,通过机器学习方法提取信号特征,进而实现对信号的智能化处理和利用。
933-933

《信号处理》“智能通信信号处理”专题(正刊)征稿通知

摘要:随着移动互联网、大数据和人工智能等新一代信息技术产业的爆发式发展,智能化成为现代信息社会的发展演进方向。智能通信作为信息社会智能化发展的关键技术之一,能够实现人与人、人与机器、机器与机器之间智能的、灵巧的、敏捷的和友好的可靠信息传输,获得了学术界和工业界的广泛关注和高度重视。智能通信信号处理作为未来无线通信系统发展的核心技术,具有重要的理论价值和广阔的应用前景.
934-936

《信号处理》征稿简则

摘要:《信号处理》学报是由中国电子学会主办,信号处理专业委员会编辑出版的学术性刊物。1985年创刊,每月25日出版。《信号处理》学报是国内唯一的有关信号处理专业的期刊。本刊的办刊宗旨是反映我国信号处理领域及相关学科的最新研究成果和技术进展,达到学术交流的目的,促进信息科学技术的发展。
935-935

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2.文章结构一般为题名、作者姓名、单位(邮编)、摘要、关键词、中图分类号、文献标识码、引言、正文、结论、参考文献、作者简介。前5项要有相应的英文翻译。

⑴中文摘要200-300字为宜,其要素包括:1)目的2)方法3)结果4)结论。编写摘要时应准确、完整地概括原文的创新之处,不得简单地重复题名中已有的信息,要排除在本学科领域中已成常识的内容,要用第三人称的写法。

⑵英文摘要150个词(Words)为宜。包括英文题目、汉语拼音的姓名、工作单位的英文译名。编写英文摘要时,目的、方法、结果用过去时态,结论用一般现在时态。

⑶关键词(3-8)个,请不要缩写,文中图题和表题要求中英文对照。

⑷参考文献应选用公开发表的文献。参考文献表按在正文中引用的先后顺序编号。参考文献的著录格式见备注2。中文参考文献请用双语标注,并在英文处注明(inChinese)。

3.投稿正文(电子版和纸质稿件)请去掉作者的相关信息和基金项目的相关信息。作者相关信息:姓名、单位(邮编)、联系方式、各位作者简介、基金支持等信息(电子版)请单独以附件形式上传到“与本文有关的其他附件文件”。纸稿中的信息请单独以附页形式与纸稿一起邮寄到编辑部。附页及附件中必须写清楚文章题目。同时请邮寄版权转让协议及保密审查证明(可由网站下载)。

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信号处理杂志网友评论

dengpan** 的评论:

信号处理杂志内容丰富,印刷精美,雅俗共赏,集学术性、实用性、权威性、前瞻性与专业性于一体,具有很高的学术价值和社会影响力。

2019-12-09 17:38:53
yuanisu** 的评论:

年年订阅,内容丰富,印刷好纸张好,发货及时,杂志确实很便宜,性价比高,很喜欢。包装细致,印制精致,是很好的读物。五星好评!一直关注它,很喜欢,不错!好书推荐。

2019-11-05 15:15:26
linchan** 的评论:

特别是在文章结构,写法指导上,简单清晰地传递给读者。杂志不错,全新的,非常喜欢,看纸质书籍比电子书更有感觉,而且还便宜。

2019-07-30 11:32:44
linsian** 的评论:

包装不错,我买的杂志很多,用的硬纸箱子装着,哈哈。每本书基本有塑封,保护的很好,就是太难拆了。印刷质量也非常不错哦!就是这边的快递太慢了,催了几次件~

2019-04-10 15:25:57
queydm_** 的评论:

好杂志,难得的好杂志,不错!又好看又实惠!书柜上必不可少的。按价值算,性价比还是比较高的,不错,快递也很准时,经常在学术之家上买书,非常满意,不错,挺好的,值得买。好评吧。

2017-09-27 10:58:28
yaunxia** 的评论:

信号处理杂志内容还没仔细看,期待很好,呵呵,真得感谢快递人员,太快了,看到这么多好评才下手买的,会坚持订阅下去的,支持学术之家!

2017-08-29 08:29:20
amnije_** 的评论:

是国内唯一有关信号处理专业后级学术期刊。本刊是反映信号处理领域内的新理论、新思想、新技术及具有国内外先进水平的最新研究成果和技术发展的刊物。杂志还是一如既往的好,每年都来订了的,包装严实,服务也很热情,很满意,杂志也都是全新的,没有任何损坏。发货很快,收货及时,路途遥远也没有任何损坏。价格上比邮局更优惠,服务上比邮局更周到,感谢商家为我们推荐好杂志。

2017-08-27 10:11:57
shenyt** 的评论:

信号处理杂志有较高学术水平,有创新点,语言流畅,逻辑关系明确。是一本非常具有可读性和收藏性的杂志,卖家发货的速度很快,真心的给一个赞!

2017-08-09 09:30:54
liunian** 的评论:

书非常不错,印刷质量非常高,文字非常清晰。外面的塑封不错,这本书大赞,耳目一新!而且写的特别有意思,作者思路广阔,文笔生动,给我们一个宏观的世界观

2017-08-08 09:43:51
linsiqi** 的评论:

挺不错的杂志,审稿速度很快,审稿人意见很专业很犀利。3月底投的,期间修改了两次,5月下旬完全接受。总体来说,信号处理杂志是比较有影响力的杂志,值得推荐!

2017-06-28 15:10:46
haokuna** 的评论:

圣诞节前后投稿的,过了几天收到了稿件已收到,然后就没下文了。后来过了一段时间打电话问如果被拒稿会不会也有通知,编辑说会有通知的,有了结果就通知通讯作者。然后等啊等啊等啊,过了两个月,还没等到结果,问了一下说被拒稿了。

2017-06-20 09:42:48
shimida** 的评论:

总的来说,信号处理杂志较容易中,只要有点创新就可以,但该刊出刊挺慢的。目前,我投过这个期刊2次,全部中了。我不是第一作者,但都是我先对文章进行修改,然后再投的。

2017-06-06 11:07:39
miaomia** 的评论:

我的第一篇文章,投稿经历比较坎坷。1月份投稿,一审到2月底结束,中间给编辑发了一封催稿信,编辑态度很好,很负责任,说先送了两个审稿人,返回意见他不太满意,所以又送了另外两个审稿人。返回的审稿意见很具体,某些意见提的很专业。修改了文章并找导师又润色了语言,历时一个月。不过最终被收录了·还是好开心。

2017-05-18 09:53:50
sfsadf** 的评论:

1月2日投稿,3月10号邮件通知修改后录用;两个审稿人,审理比较负责,给出了几点小建议,属于小修。编辑对全文进行了细致标注,对格式要求规范较为严格。3月29日上午上传修改稿,第二天下午便通过终审,发来录用通知。希望对大家有用!

2017-04-18 08:21:20
wenyi** 的评论:

信号处理审稿还算是快的,几个审稿人的意见都还不错,修改后大概一个月通知录用。从投出到录用一共经历了四个月,效率还是相当高的。根据自己的投稿经历,整个审稿流程比较专业。

2015-08-16 09:06:17
tangwei** 的评论:

信号处理杂志的审稿速度很快,专家挺专业,提的意见中肯合理,编辑也很负责比较耐心,2月中旬投出,6月初接收。对于稿件的情况通过邮件、电话交流很频繁。比较好的期刊,值得推荐!

2015-06-16 10:07:48
buru10** 的评论:

以前感觉还不错,专家提的问题也很有水平,这次投稿很让人郁闷,专家给的意见不着边际,竟然把和我完全不相关的两篇论文拿来比较,字里行间说没引用他们论文。编辑部这次貌似就给了一个审稿人的意见,难道我催了两次就这样了?太让人失望了

2015-01-21 10:07:50
yvbnn** 的评论:

对信号处理杂志相当无语,星期二下午投稿,二个小时之后发信给的文章编号,星期五上午询问结果,直接遭拒。,都不知道有没有看稿子,特意问星期二的投稿结果出来了没有,说的是都出来了,崩溃,不知道是怎么审稿的,真快啊

2015-01-10 08:53:12
afa22** 的评论:

可能是人品爆发,给消息快,但是给了消息之后就很慢2013年12月初投的,不到两个月的时间,也就是2014年1月底就给了消息,修改后终审,网上查应该是差不多可以录,就是修改完不用审稿人再审,直接总编审一下就行了。不得不说审稿人在春节的百忙之中给快速审稿,甚为感激。然后就按照审稿意见修改,很快发过去,几个月没有音信,四五月份说可以了,把格式修改一下就行了。修改后寄过去,排队。了。结果发在今年12期上了。

2014-12-12 16:38:53
  • vivo**: 在这里想说的是,期刊质量不错,审稿专家建议中肯详细,对文章帮助很大。
    2016-12-13 15:00:36
stefa** 的评论:

总体还行,编辑态度很不错。初审来回都有8次之多。在修改再审中。研究方向: 信息科学 电子学与信息系统 信号理论与信号处理

2014-11-12 17:13:57
wanzi** 的评论:

编辑老师很认真,初审来回来去好几回才过,然后交审稿费送审,1个月外审回来,给了一个月的修改时间,一周修改回去,两周后录用,效率很高。研究方向: 信息科学 电子学与信息系统 通信理论与系统

2014-09-18 08:59:09

信号处理评论

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