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《Mechanical Systems And Signal Processing》雜志的收稿范圍和要求是什么?

來源:優(yōu)發(fā)表網(wǎng)整理 2024-09-18 10:49:25 2766人看過

《Mechanical Systems And Signal Processing》雜志收稿范圍涵蓋工程技術(shù)全領(lǐng)域,此刊是該細(xì)分領(lǐng)域中屬于非常不錯(cuò)的SCI期刊,在行業(yè)細(xì)分領(lǐng)域中學(xué)術(shù)影響力較大,專業(yè)度認(rèn)可很高,所以對原創(chuàng)文章要求創(chuàng)新性較高,如果您的文章質(zhì)量很高,可以嘗試。

平均審稿速度 約6.7個(gè)月 約20.9周,影響因子指數(shù)7.9。

該期刊近期沒有被列入國際期刊預(yù)警名單,廣大學(xué)者值得一試。

具體收稿要求需聯(lián)系雜志社或者咨詢本站客服,在線客服團(tuán)隊(duì)會(huì)及時(shí)為您答疑解惑,提供針對性的建議和解決方案。

出版商聯(lián)系方式:ACADEMIC PRESS LTD- ELSEVIER SCIENCE LTD, 24-28 OVAL RD, LONDON, ENGLAND, NW1 7DX

其他數(shù)據(jù)

是否OA開放訪問: h-index: 年文章數(shù):
未開放 134 932
Gold OA文章占比: 2021-2022最新影響因子(數(shù)據(jù)來源于搜索引擎): 開源占比(OA被引用占比):
12.48% 7.9 0.05...
研究類文章占比:文章 ÷(文章 + 綜述) 期刊收錄: 中科院《國際期刊預(yù)警名單(試行)》名單:
98.82% SCIE

歷年IF值(影響因子):

歷年引文指標(biāo)和發(fā)文量:

歷年中科院JCR大類分區(qū)數(shù)據(jù):

歷年自引數(shù)據(jù):

發(fā)文統(tǒng)計(jì)

2023-2024國家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計(jì):

國家/地區(qū) 數(shù)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

2023-2024機(jī)構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計(jì):

機(jī)構(gòu) 數(shù)量
XI'AN JIAOTONG UNIVERSITY 88
HARBIN INSTITUTE OF TECHNOLOGY 59
NORTHWESTERN POLYTECHNICAL UNIVE... 59
NANJING UNIVERSITY OF AERONAUTIC... 54
UNIVERSITY OF LIVERPOOL 53
BEIHANG UNIVERSITY 52
CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE ... 51
KU LEUVEN 47
HONG KONG POLYTECHNIC UNIVERSITY 46
SHANGHAI JIAO TONG UNIVERSITY 45

近年引用統(tǒng)計(jì):

期刊名稱 數(shù)量
MECH SYST SIGNAL PR 4495
J SOUND VIB 2439
SMART MATER STRUCT 774
IEEE T IND ELECTRON 449
NONLINEAR DYNAM 404
J ACOUST SOC AM 360
ENG STRUCT 330
J ENG MECH 323
IEEE-ASME T MECH 306
J VIB ACOUST 304

近年被引用統(tǒng)計(jì):

期刊名稱 數(shù)量
MECH SYST SIGNAL PR 4495
IEEE ACCESS 1580
MEASUREMENT 909
J SOUND VIB 826
SENSORS-BASEL 755
SHOCK VIB 600
APPL SCI-BASEL 589
ENTROPY-SWITZ 344
ISA T 308
MEAS SCI TECHNOL 265

近年文章引用統(tǒng)計(jì):

文章名稱 數(shù)量
Deep learning and its applicatio... 251
Artificial intelligence for faul... 200
Machinery health prognostics: A ... 163
A deep convolutional neural netw... 132
A review on the application of d... 122
Deep normalized convolutional ne... 81
An intelligent fault diagnosis a... 78
A novel method for intelligent f... 63
Rolling bearing fault feature le... 60
A review on data-driven fault se... 59

聲明:以上內(nèi)容來源于互聯(lián)網(wǎng)公開資料,如有不準(zhǔn)確之處,請聯(lián)系我們進(jìn)行修改。

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