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Mechanical Systems And Signal Processing
人氣:136

Mechanical Systems And Signal Processing SCIE

  • ISSN:0888-3270
  • 出版商:Academic Press Inc.
  • 出版語言:English
  • E-ISSN:1096-1216
  • 出版地區:ENGLAND
  • 是否預警:
  • 創刊時間:1987
  • 出版周期:Bimonthly
  • TOP期刊:
  • 影響因子:7.9
  • 是否OA:未開放
  • CiteScore:14.8
  • H-index:134
  • 研究類文章占比:98.82%
  • Gold OA文章占比:12.48%
  • 文章自引率:0.1309...
  • 開源占比:0.0547
  • OA被引用占比:0.0232...
  • 出版國人文章占比:0.38
  • 國際標準簡稱:MECH SYST SIGNAL PR
  • 涉及的研究方向:工程技術-工程:機械
  • 中文名稱:機械系統和信號處理
  • 預計審稿周期: 約6.7個月 約20.9周
國內分區信息:

大類學科:工程技術  中科院分區  1區

國際分區信息:

JCR學科:ENGINEERING, MECHANICAL  JCR分區  Q1

  • 影響因子:7.9
  • Gold OA文章占比:12.48%
  • OA被引用占比:0.0232...
  • CiteScore:14.8
  • 研究類文章占比:98.82%
  • 開源占比:0.0547
  • 文章自引率:0.1309...
  • 出版國人文章占比:0.38

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Mechanical Systems And Signal Processing 期刊簡介

Mechanical Systems And Signal Processing是工程技術領域的一本權威期刊。由Academic Press Inc.出版社出版。該期刊主要發表工程技術領域的原創性研究成果。創刊于1987年,是工程技術領域中具有代表性的學術刊物。該期刊主要刊載工程技術-工程:機械及其基礎研究的前瞻性、原始性、首創性研究成果、科技成就和進展。該期刊不僅收錄了該領域的科技成就和進展,更以其深厚的學術積淀和卓越的審稿標準,確保每篇文章都具備高度的學術價值。此外,該刊同時被SCIE數據庫收錄,并被劃分為中科院SCI1區期刊,相當于A級期刊(最高刊物級別),它始終堅持創新,不斷專注于發布高度有價值的研究成果,不斷推動工程技術領域的進步。

同時,我們注重來稿文章表述的清晰度,以及其與我們的讀者群體和研究領域的相關性。為此,我們期待所有投稿的文章能夠保持簡潔明了、組織有序、表述清晰。該期刊平均審稿速度為平均 約6.7個月 約20.9周。若您對于稿件是否適合該期刊存在疑慮,建議您在提交前主動與期刊主編取得聯系,或咨詢本站的客服老師。我們的客服老師將根據您的研究內容和方向,為您推薦最為合適的期刊,助力您順利投稿,實現學術成果的順利發表。

Mechanical Systems And Signal Processing 期刊國內分區信息

中科院分區 2023年12月升級版
大類學科 分區 小類學科 分區 Top期刊 綜述期刊
工程技術 1區 ENGINEERING, MECHANICAL 工程:機械 1區
中科院分區 2022年12月升級版
大類學科 分區 小類學科 分區 Top期刊 綜述期刊
工程技術 1區 ENGINEERING, MECHANICAL 工程:機械 1區
中科院分區 2021年12月舊的升級版
大類學科 分區 小類學科 分區 Top期刊 綜述期刊
工程技術 1區 ENGINEERING, MECHANICAL 工程:機械 1區
中科院分區 2021年12月基礎版
大類學科 分區 小類學科 分區 Top期刊 綜述期刊
工程技術 2區 ENGINEERING, MECHANICAL 工程:機械 1區
中科院分區 2021年12月升級版
大類學科 分區 小類學科 分區 Top期刊 綜述期刊
工程技術 1區 ENGINEERING, MECHANICAL 工程:機械 1區
中科院分區 2020年12月舊的升級版
大類學科 分區 小類學科 分區 Top期刊 綜述期刊
工程技術 1區 ENGINEERING, MECHANICAL 工程:機械 1區

Mechanical Systems And Signal Processing 期刊國際分區信息(2023-2024年最新版)

按JIF指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
學科:ENGINEERING, MECHANICAL SCIE Q1 5 / 180

97.5%

按JCI指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
學科:ENGINEERING, MECHANICAL SCIE Q1 5 / 180

97.5%

CiteScore指數(2024年最新版)

  • CiteScore:14.8
  • SJR:2.363
  • SNIP:2.819
學科類別 分區 排名 百分位
大類:Engineering 小類:Aerospace Engineering Q1 3 / 153

98%

大類:Engineering 小類:Civil and Structural Engineering Q1 9 / 379

97%

大類:Engineering 小類:Mechanical Engineering Q1 19 / 672

97%

大類:Engineering 小類:Computer Science Applications Q1 41 / 817

95%

大類:Engineering 小類:Signal Processing Q1 8 / 131

94%

大類:Engineering 小類:Control and Systems Engineering Q1 19 / 321

94%

期刊評價數據趨勢圖

中科院分區趨勢圖
期刊影響因子和自引率趨勢圖

發文統計

年發文量統計
年份 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023
年發文量 193 308 432 517 589 912 522 1331 1014 932
國家/地區發文量統計
國家/地區 數量
CHINA MAINLAND 1041
USA 241
England 201
Italy 125
France 114
GERMANY (FED REP GER) 92
Australia 91
Belgium 75
Canada 68
Poland 54
機構發文量統計
機構 數量
XI'AN JIAOTONG UNIVERSITY 88
HARBIN INSTITUTE OF TECHNOLOGY 59
NORTHWESTERN POLYTECHNICAL UNIVERSITY 59
NANJING UNIVERSITY OF AERONAUTICS & ASTRONAUTICS 54
UNIVERSITY OF LIVERPOOL 53
BEIHANG UNIVERSITY 52
CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE (CNRS) 51
KU LEUVEN 47
HONG KONG POLYTECHNIC UNIVERSITY 46
SHANGHAI JIAO TONG UNIVERSITY 45

高引用文章

文章名稱 引用次數
Deep learning and its applications to machine health monitoring 251
Artificial intelligence for fault diagnosis of rotating machinery: A review 200
Machinery health prognostics: A systematic review from data acquisition to RUL prediction 163
A deep convolutional neural network with new training methods for bearing fault diagnosis under noisy environment and different working load 132
A review on the application of deep learning in system health management 122
Deep normalized convolutional neural network for imbalanced fault classification of machinery and its understanding via visualization 81
An intelligent fault diagnosis approach based on transfer learning from laboratory bearings to locomotive bearings 78
A novel method for intelligent fault diagnosis of rolling bearings using ensemble deep auto-encoders 63
Rolling bearing fault feature learning using improved convolutional deep belief network with compressed sensing 60
A review on data-driven fault severity assessment in rolling bearings 59

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