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2022年5期
刊物介紹
《信號(hào)處理》期刊是中國(guó)新聞出版署在1985年批準(zhǔn)創(chuàng)刊的,由中國(guó)科協(xié)主管,中國(guó)電子學(xué)會(huì)主辦,信號(hào)處理分會(huì)承辦的學(xué)術(shù)性刊物。 br 一.期刊簡(jiǎn)介 br 《信號(hào)處理》期刊是國(guó)內(nèi)唯一的有關(guān)信號(hào)處理專業(yè)的一級(jí)學(xué)術(shù)月刊,每月25日出版。本刊辦刊宗旨是反映信號(hào)處理領(lǐng)域內(nèi)的新理論、新思想、新技術(shù),以及具有國(guó)內(nèi)外先進(jìn)水平的最新研究成果和技術(shù)進(jìn)展,達(dá)到學(xué)術(shù)交流的目的,促進(jìn)信息科學(xué)技術(shù)的發(fā)展。 br 二.期刊欄目 br 本刊設(shè)有:論文;綜述;特約稿;專家論壇。 br 三.投稿范圍 br A.數(shù)字信號(hào)處理基礎(chǔ)理論 br B.醫(yī)學(xué)信號(hào)處理 br C.時(shí)頻譜分析及建模 br D.陣列信號(hào)處理 br E.盲信號(hào)處理及自適應(yīng) br F.分形及混沌信號(hào)處理 br G.形態(tài)學(xué)信號(hào)處理 br H.信號(hào)處理中的VLSI br I.語(yǔ)音與聲頻編碼 br J.語(yǔ)音合成、識(shí)別及對(duì)話 br K.圖像處理及理解 br 在圖像處理的應(yīng)用 br M.計(jì)算機(jī)視覺(jué)與 VR br N.視頻壓縮與流媒體 br O.多媒體與人機(jī)交互 br P.模式識(shí)別與統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí) br Q.人工智能及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) br R.通信中的DSP br et 與無(wú)線通信的SP br T.水聲信號(hào)處理 br U.生物特征及論證的SP br V.生物信息學(xué)與認(rèn)知科學(xué)的SP br W.雷達(dá)紅外激光信號(hào)處理 br X.傳感器網(wǎng)絡(luò)中的SP br Y.安全論證技術(shù)中的信號(hào)處理 br Z.衛(wèi)星導(dǎo)航信號(hào)處理 br 四.讀者對(duì)象 br 本刊主要讀者對(duì)象為高等院校教師和研究生、科研機(jī)構(gòu)的研究人員、工程技術(shù)人員。 br 《信號(hào)處理》是中國(guó)科技論文統(tǒng)計(jì)源期刊,中國(guó)科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫(kù)(CSCD)來(lái)源期刊(核心庫(kù)),并被以下檢索系統(tǒng)及數(shù)據(jù)庫(kù)收錄:美國(guó)《劍橋科學(xué)文摘》(CSA)、美國(guó)史蒂芬斯數(shù)據(jù)庫(kù)(EBSCO host)、英國(guó)INSPEC數(shù)據(jù)庫(kù)、日本科學(xué)技術(shù)振興機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)(JST)、《中文核心期刊要目總覽》、《中國(guó)學(xué)術(shù)期刊綜合評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)庫(kù)》、《中國(guó)學(xué)術(shù)期刊(光盤(pán)版)》、《中國(guó)核心期刊(遴選)數(shù)據(jù)庫(kù)》、《中文科技期刊數(shù)據(jù)庫(kù)(全文版)》。
信號(hào)處理
論文
- 特征信息增強(qiáng)的無(wú)人機(jī)車(chē)輛實(shí)時(shí)檢測(cè)算法
- 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)合多域特征提取的干擾識(shí)別算法
- 用于被動(dòng)聲納微弱目標(biāo)檢測(cè)的寬帶最大信噪比方法
- 基于約束型卡爾曼濾波的最大似然無(wú)失真波束形成器
- 基于比特域疊加訓(xùn)練序列的載波同步方法
- 稀疏參考點(diǎn)下的室內(nèi)定位方法
- 基于疊加式傳感器的多普勒雷達(dá)多目標(biāo)聯(lián)合檢測(cè)與估計(jì)
- 基于輕量化網(wǎng)絡(luò)MobileNetV2的航班延誤預(yù)測(cè)模型
- 基于多通道的跳頻信號(hào)欠采樣頻率估計(jì)
- 基于ME-Xception卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的微表情識(shí)別
- D2D輔助的協(xié)作中繼NOMA系統(tǒng)中TSRS策略及其中斷性能分析
- 基于改進(jìn)YOLOv5的復(fù)雜場(chǎng)景下SAR圖像船舶檢測(cè)方法
- 基于多頻帶陷波的雷達(dá)嵌入式通信波形設(shè)計(jì)
- 保障無(wú)人機(jī)安全通信的自主飛行3D路徑規(guī)劃
- 基于TR-RASK的多輸入多輸出UWB方案
- 基于SWIPT的Polar編碼協(xié)作碼的設(shè)計(jì)與系統(tǒng)性能研究
- 低精度ADC下大規(guī)模多輸入多輸出系統(tǒng)基于三對(duì)角迭代法的軟輸出信號(hào)檢測(cè)
- 基于DeepLabV3與GAN的雷達(dá)時(shí)頻混疊多信號(hào)智能檢測(cè)與分離
- 基于光流法與偽三維殘差網(wǎng)絡(luò)的微表情識(shí)別
- 基于局部注意力和位姿迭代優(yōu)化的自監(jiān)督單目深度估計(jì)算法